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Este curso se clasificó en el Top 100 de los mejores cursos de Coursera, basado en su alta valoración y un gran número de calificaciones.
SOBRE ESTE CURSO
En el cuarto curso de la especialización en aprendizaje profundo, comprenderá cómo ha evolucionado la visión por computadora y se familiarizará con sus interesantes aplicaciones, como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la lectura de imágenes de radiología y más. Al final, podrá construir una red neuronal convolucional, incluidas las variaciones recientes, como las redes residuales; aplicar redes convolucionales a las tareas de detección y reconocimiento visual; y utilizar la transferencia de estilo neuronal para generar arte y aplicar estas
DESCRIPCIÓN
En el cuarto curso de la especialización en aprendizaje profundo, comprenderá cómo ha evolucionado la visión por computadora y se familiarizará con sus interesantes aplicaciones, como la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la lectura de imágenes de radiología y más.
Al final, podrá construir una red neuronal convolucional, incluidas las variaciones recientes, como las redes residuales; aplicar redes convolucionales a las tareas de detección y reconocimiento visual; y utilizar la transferencia de estilo neuronal para generar arte y aplicar estos algoritmos a una variedad de imágenes, videos y otros datos 2D o 3D.
La especialización en aprendizaje profundo es nuestro programa fundamental que lo ayudará a comprender las capacidades, los desafíos y las consecuencias del aprendizaje profundo y lo preparará para participar en el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial de vanguardia.
CONTENIDOS DE ESTE CURSO
<p><h3Fundamentos de las redes neuronales convolucionales</h3></p><p>Implemente las capas fundamentales de CNN (agrupación, convoluciones) y apílelas correctamente en una red profunda para resolver problemas de clasificación de imágenes de varias clases.</p>
<p><h3Modelos convolucionales profundos: estudios de caso</h3></p><p>Descubra algunos trucos y métodos prácticos poderosos utilizados en las CNN profundas, directamente de los artículos de investigación, luego aplique el aprendizaje por transferencia a su propia CNN profunda.</p>
<p><h3Detección de objetos</h3></p><p>Aplique su nuevo conocimiento de las CNN a uno de los campos más candentes (¡y más desafiantes!) De la visión por computadora: la detección de objetos.</p>
<p><h3Aplicaciones especiales: reconocimiento facial y transferencia de estilo neuronal</h3></p><p>Explore cómo las CNN se pueden aplicar a múltiples campos, incluida la generación de arte y el reconocimiento facial, luego implemente su propio algoritmo para generar arte y reconocer rostros.</p>
<p><h3</h3></p><p></p>
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Otros datos relevantes
Andrew Ng
INSTRUCTOR PRINCIPAL
Calificación del instructor 4,91/5 (2.358 calificaciones)Info
Instructor
mi person_add 5.119.535 alumnos
mi computer31 cursos
Preguntas Frecuentes
METODOLOGÍA
CATEGORÍA(s) PRINCIPALES DE ESTE CURSO
NIVEL DE ESTUDIO
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CARACTERÍSTICAS DE ESTE CURSO
-
Creado por:Coursera
-
Posición Top 100 cursos plataforma:
13
DETALLES DEL CURSO
- CALENDARIO DE ENTREGAS: Estudie a su ritmo y disponibilidad
- HORAS DE VIDEO: Aprox. 35 horas para completar
- TIEMPO ACCESO Acceso a contenidos luego de completado el curso
¿Quién desarrolla este curso?
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
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