云服务器deeplearning_吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课,主讲卷积神经网络...
截止到2017年10月25日,吴恩达在Coursera上有3门深度学习课程:
第一课:神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
第二课:改善深度神经网络:调优超参数,正则化和优化(Improving Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization and Optimization)
第三课:构建机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
终于,11月6日吴恩达将在deeplearning.ai上开放第四节课程,这次课程的主要内容围绕卷积神经网络(CNNs)。
根据网站上的介绍,第四课将教你如何建立卷积神经网络,并将其应用于图像数据。正如你所知道的,计算机得益于深度学习,它的视觉效果比两年前要好得多,现在有许多令人激动的应用,从安全的自动驾驶,到准确的面部识别,再到自动解读放射图像。
完成这门课程后,你将会:
了解如何建立一个卷积神经网络,包括新近变化,如残差网络(residual networks)。
知道如何将卷积网络应用到视觉检测和识别任务中。
知道使用神经风格转变来产生艺术作品。
能够将这些算法应用到各种图像、视频和其他二维或三维数据中。
本课程适用人群:
-已经学习了前两门专业课程,第三门课程是推荐学习的。
-已经对神经网络相关内容有了坚实的理解,并且想要学习卷积神经网络或处理图像数据。
教学方除了吴恩达之外,还有两名讲师,下面是他们的相关介绍:
本次课程的难易程度为中级,需要经过4周的时间来完成,每周花费4-5小时的学习时间。授课语言这次只以英语形式进行。其次,这节课目前还没有对你的硬件有任何要求,除非你想在本地下载Jupyter Notebook,以便进行离线工作。
最后,大家最关心的可能还是如何完成这门课程并拿到相关证书,要求就是通过所有记分作业即可。
本文为AiTechYun出品,转载请注明出处。更多内容关注微信公众号:atyun_com
云服务器deeplearning_吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课,主讲卷积神经网络...相关推荐
- 吴恩达deeplearning.ai深度学习课程空白作业
吴恩达deeplearning.ai深度学习课程的空白作业,包括深度学习微专业五门课程的全部空白编程作业,经多方整理而来.网上找来的作业好多都是已经被别人写过的,不便于自己练习,而且很多都缺失各种 ...
- 吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验:深度学习必备课程 By 路雪2017年8月14日 11:44 8 月 8 日,吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai——基于 Cours
吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验:深度学习必备课程 By 路雪2017年8月14日 11:44 8 月 8 日,吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai--基于 Course ...
- 【干货】吴恩达deeplearning.ai专项课程历史文章汇总
AI有道 一个有情怀的公众号 本文列出了吴恩达deeplearning.ai专项课程的所有精炼笔记,均是红色石头精心制作的原创内容.主要包括:<神经网络与深度学习>.<优化神经网络& ...
- 吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(11)第四课 卷积神经网络-第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies)
第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks) 第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies) ...
- 吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(15)序列模型(Sequence Models)-第三周 序列模型和注意力机制
第五门课 序列模型(Sequence Models) 第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 文章目录 第五门课 序列模型( ...
- 吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(14)序列模型(Sequence Models)-第二周 自然语言处理与词嵌入
第五门课 序列模型(Sequence Models) 第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 文章目录 第五门课 ...
- 吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(13)序列模型(Sequence Models)-第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks)
第五门课 序列模型(Sequence Models) 第一周 循环序列模型(Recurrent Neural Networks) 文章目录 第五门课 序列模型(Sequence Models) 第一周 ...
- 吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(6)第二课 改善深层神经网络-第二周:优化算法 (Optimization algorithms)
第二门课 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and ...
- 吴恩达deeplearning.ai最后一课上线,下一次得等多少年?
喜大普奔!今天,吴恩达的深度学习系列课程最后一课上线了! 去年6月,吴恩达宣布deeplearning.ai创业项目,8月,该项目揭晓:一套由5门课组成的深度学习系列课程--Deep Learning ...
最新文章
- Error Correction and DeNovo Genome Assembly for the MinION Sequencing Reads mixing Illumina Short Re
- 分布式技术追踪 2017年第十五期
- Smooth_L1_Loss函数的计算方式
- 第一个简单的DEMO
- Django 应用程序 + 模型 + 基本数据访问
- 深度学习笔记之DenseNets
- 设计模式-装饰者模式[Decorator]
- oracle 触发器
- HNOI2015 开店
- git merge 的撤销
- 小微型计算机期刊,小型微型计算机系统杂志
- uva 11021 Tribles
- hdu 1520 树形dp入门
- Idea插件开发-开发自己的第一款idea插件
- 亿图图示 软件下载与安装 20200715
- RedHat红帽RHEL7.2镜像下载以及安装教程(内含下载链接)
- 提权、渗透、经验、技巧总结大全三
- 《国富论》阅读笔记05
- 关于神经网络中隐藏层和神经元的深入理解
- android字符串+数字变量方法之%1$s、%1$d的用法