Dans ce projet, les apprenants appliqueront leurs connaissances et leur expertise en matière d'apprentissage profond à un défi du monde réel. Ils utiliseront une bibliothèque de leur choix pour développer et tester un modèle d'apprentissage profond. Ils chargeront et pré-traiteront des données pour un problème réel, construiront le modèle et le valideront. Les apprenants présenteront ensuite un rapport de projet pour démontrer la validité de leur modèle et leur compétence dans le domaine de l'apprentissage profond.
Projet pilote d'IA avec apprentissage profond (Deep Learning)
Projet pilote d'IA avec apprentissage profond (Deep Learning)
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Alex Aklson
32 615 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.5
(647 avis)
niveau Avancées
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Démontrez vos compétences pratiques dans la construction de modèles d'apprentissage profond à l'aide de Keras et PyTorch pour résoudre des problèmes de classification d'images du monde réel
Mettez en avant votre expertise dans la conception et la mise en œuvre d'un pipeline de deep learning complet, y compris le chargement des données, l'augmentation et la validation des modèles
Mettez en avant vos compétences pratiques dans l'application des CNN et des transformateurs de vision à des défis spécifiques tels que la classification géospatiale des terres
Communiquer efficacement les résultats de votre projet au moyen d'un modèle d'évaluation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Visualisation scientifique
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours est disponible dans le cadre de
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez le problème que nous tenterons de résoudre tout au long du cours. Vous apprendrez également à charger le jeu de données d'images, à manipuler les images et à les visualiser.
Inclus
4 vidéos3 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous apprendrez principalement à traiter des données d'images et à les préparer pour construire un classificateur à l'aide de modèles pré-entraînés.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, dans la partie PyTorch, vous apprendrez à construire un classificateur linéaire. Dans la partie Keras, vous apprendrez à construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet50.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, dans la partie PyTorch, vous compléterez une évaluation par les pairs où il vous sera demandé de construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet18. Dans la partie Keras, pour l'évaluation par les pairs, vous devrez construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné VGG16 et comparer sa performance avec le modèle que nous avons construit dans le module précédent en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet50.
Inclus
1 vidéo2 évaluations par les pairs1 élément d'application
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (115 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitEmory University
Statut : Essai gratuit
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.5
647 avis
- 5 stars
70,19 %
- 4 stars
18,43 %
- 3 stars
6,14 %
- 2 stars
2,76 %
- 1 star
2,45 %
Affichage de 3 sur 647
TG
4
Révisé le 28 janv. 2021
Great course content! One thing that can be improved is the Skills Network portal. It's incredibly difficult to train any of the pre-trained models there.
SS
5
Révisé le 18 nov. 2020
AI Capstone project was really Interesting. I learned a lot during project. Thanks Team
RB
5
Révisé le 23 mai 2020
A very nice project based course to get hands on experience with deep learning and transfer learning.
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