自定节奏格式的好处
步进指令
带有自动反馈的动手练习
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可共享的进度报告和课程证书
关于这门课
课程有英语和日语两种语言。
1.
利用卷积网络对图像进行分类
了解本课程的概况。使用预先训练的网络进行图像分类。利用迁移学习训练定制的分类网络。
30分钟
2.
解释网络行为
通过可视化经过网络的图像数据，了解网络是如何运行的。将此技术应用于不同类型的图像。
45分钟
3.
创建网络
从头构建卷积网络。了解信息如何在网络层之间传递，以及不同类型的层是如何工作的。
45分钟
4.
培训网络
理解训练算法如何工作。设置培训选项以监控和控制培训。
30分钟
5.
提高性能
选择并实现对训练算法选项、网络架构或训练数据的修改，以提高网络性能。
30分钟
6.
项目
15分钟
7.
进行回归
创建可以预测连续数字响应的卷积网络。
30分钟
8.
深度学习在计算机视觉中的应用
训练网络定位和标记图像中的特定物体。
45分钟
9.
利用循环网络对序列数据进行分类
建立并训练网络对数据的有序序列进行分类，如时间序列或传感器数据。
45分钟
10.
分类分类序列
使用循环网络对类别数据序列(如文本)进行分类。
30分钟
11.
输出序列的生成
使用递归网络来创建预测序列。
45分钟
12.
项目
15分钟
