在深度学习专业的第四门课程中，您将了解计算机视觉是如何发展起来的，并熟悉其令人兴奋的应用，如自动驾驶、人脸识别、读取放射图像等。 课程结束时，您将能够构建卷积神经网络，包括残差网络等最新变体；将卷积网络应用于视觉检测和识别任务；使用神经风格转移生成艺术，并将这些算法应用于各种图像、视频和其他二维或三维数据。
卷积神经网络
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 深度学习 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
实现 CNN 的基础层（池化、卷积），并在深度网络中适当堆叠，以解决多类图像分类问题。
涵盖的内容
12个视频6篇阅读材料1个作业2个编程作业
直接从研究论文中了解深度 CNN 中使用的一些强大实用技巧和方法，然后将迁移学习应用到自己的深度 CNN 中。
涵盖的内容
14个视频3篇阅读材料1个作业2个编程作业
将 CNN 的新知识应用于计算机视觉领域中最热门（也是最具挑战性！）的领域之一：物体检测。
涵盖的内容
14个视频4篇阅读材料1个作业2个编程作业
探索如何将 CNN 应用于多个领域，包括艺术品生成和人脸识别，然后实施自己的算法来生成艺术品和识别人脸！
涵盖的内容
11个视频6篇阅读材料1个作业2个编程作业
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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FH
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已于 Jan 11, 2019审阅
Amazing! Feels like AI is getting tamed in my hands. Course lectures , assignments are excellent. To those who are not well versed with python - numpy and tensorflow , it would be better to brush up.
NK
5
已于 Jul 10, 2024审阅
Fabulously designed, I could confidently say that the programming exercise is sufficiently sophisticated, and yet managed to be not so difficult as to deter new learners. All in all a great course!
S
5
已于 Jun 3, 2020审阅
This was by far the most challenging and difficult course in the specialization but also the most informative and useful from the perspective of the application side of Deep Learning! Thanks, Andrew!
常见问题
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