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deeplearning.ai による Convolutional Neural Networks の受講者のレビューおよびフィードバック

4.9
41,097件の評価

コースについて

In the fourth course of the Deep Learning Specialization, you will understand how computer vision has evolved and become familiar with its exciting applications such as autonomous driving, face recognition, reading radiology images, and more. By the end, you will be able to build a convolutional neural network, including recent variations such as residual networks; apply convolutional networks to visual detection and recognition tasks; and use neural style transfer to generate art and apply these algorithms to a variety of image, video, and other 2D or 3D data. The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI....

人気のレビュー

RK

2019年9月1日

This is very intensive and wonderful course on CNN. No other course in the MOOC world can be compared to this course's capability of simplifying complex concepts and visualizing them to get intuition.

AG

2019年1月12日

Great course for kickoff into the world of CNN's. Gives a nice overview of existing architectures and certain applications of CNN's as well as giving some solid background in how they work internally.

フィルター:

Convolutional Neural Networks: 5401 - 5425 / 5,427 レビュー

by punit v

2019年6月10日

by Roy H

2021年5月17日

by Daniel S

2020年2月9日

by Xing H L

2018年2月7日

by Maisam S W

2017年12月9日

by Martin C

2017年11月28日

by Laurent B

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by Elias S

2019年11月21日

by Alexey K

2017年12月6日

by Emiliano I V

2018年4月17日

by Tom H

2018年3月21日

by Peter

2018年1月17日

by Willie Z

2018年1月2日

by Michael M

2021年5月18日

by Alex V

2017年12月27日

by Carlos A

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2019年3月21日

by Tamás K

2018年5月6日

by sheng x

2019年6月6日

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2021年4月11日

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2017年12月19日

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2018年1月29日

by Kim S K

2018年1月7日