Dans le quatrième cours de la Specialization Deep Learning, vous comprendrez comment la vision par ordinateur a évolué et vous vous familiariserez avec ses applications passionnantes telles que la conduite autonome, la reconnaissance faciale, la lecture d'images radiologiques, et plus encore. À la fin, vous serez en mesure de construire un réseau neuronal convolutif, y compris des variations récentes telles que les réseaux résiduels ; appliquer les réseaux convolutifs à des tâches de détection et de reconnaissance visuelles ; et utiliser le transfert de style neuronal pour générer de l'art et appliquer ces algorithmes à une variété d'images, de vidéos et d'autres données en 2D ou en 3D.
Réseaux neuronaux convolutifs
Réseaux neuronaux convolutifs
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
523 037 déjà inscrits
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4.9
(42,317 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 35 heures
Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Système de reconnaissance faciale
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Réseau neuronal convolutif
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Détection et segmentation d'objets
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Implémentez les couches fondamentales des CNN (pooling, convolutions) et empilez-les correctement dans un réseau profond pour résoudre les problèmes de classification d'images multi-classes.
Inclus
12 vidéos6 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Découvrez des astuces et des méthodes pratiques et puissantes utilisées dans les CNN profonds, directement à partir des documents de recherche, puis appliquez l'apprentissage par transfert à votre propre CNN profond.
Inclus
14 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Appliquez vos nouvelles connaissances des CNN à l'un des domaines les plus chauds (et les plus difficiles !) de la vision par ordinateur : la détection d'objets.
Inclus
14 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Découvrez comment les CNN peuvent être appliqués à de nombreux domaines, notamment la génération d'œuvres d'art et la reconnaissance de visages, puis mettez en œuvre votre propre algorithme pour générer des œuvres d'art et reconnaître des visages !
Inclus
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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DeepLearning.AI
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