Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow
Einführung
Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der daran interessiert ist, skalierbare KI-gesteuerte Algorithmen zu entwickeln, dann ist es entscheidend zu verstehen, wie man die richtigen Werkzeuge effektiv einsetzen kann. Der Kurs Convolutional Neural Networks in TensorFlow, Teil der Machine Learning in TensorFlow Spezialisierung, bietet Ihnen die Möglichkeit, einige der besten Praktiken zur Nutzung von TensorFlow zu erlernen, einem der beliebtesten Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen.
Überblick über den Kurs
In diesem Kurs, der der zweite in der spezifischen Spezialisierung von deeplearning.ai ist, lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken, um das Computer Vision Modell, das sie im ersten Kurs gebaut haben, weiter zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von Convolutional Neural Networks (ConvNets) auf realen Datensätzen.
Kursinhalte
1. Erkundung eines größeren Datensatzes
Im ersten Kurs haben die Teilnehmer die Grundlagen von TensorFlow und grundlegende Bildklassifikationen kennengelernt. In diesem Kurs wird ein größerer Datensatz, das Cats and Dogs Dataset, behandelt, das als Herausforderung für die Bildklassifikation auf Kaggle bekannt ist.
2. Augmentation: Eine Technik zur Vermeidung von Overfitting
Overfitting ist ein gängiges Problem im maschinellen Lernen. Um ein Modell zu generalisieren, benötigen Sie eine größere Vielfalt an Trainingsdaten. Hier kommt die Bildaugmentation ins Spiel, die es ermöglicht, den Trainingssatz anzupassen, um die Diversität der Inhalte zu erhöhen.
3. Transferlernen
Transferlernen ermöglicht es, Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, zu nutzen, was besonders hilfreich ist, wenn Sie nicht über die entsprechenden Daten oder die Rechenleistung verfügen, um eigene Modelle zu erstellen.
4. Multiclass-Klassifikationen
In der letzten Woche lernen die Teilnehmenden, wie sie über die binäre Klassifizierung hinausgehen können. Es werden wichtige Punkte zur Implementierung und den damit verbundenen Codierungsüberlegungen behandelt.
Fazit
Insgesamt ist der Kurs Convolutional Neural Networks in TensorFlow eine ausgezeichnete Wahl für Entwickler, die ihre Fähigkeiten in der Bildverarbeitung und im maschinellen Lernen vertiefen möchten. Die gut strukturierten Lektionen und praxisorientierten Ansätze machen diesen Kurs äußerst empfehlenswert. Ich kann jedem, der ernsthaft im Bereich KI und maschinelles Lernen arbeiten möchte, nur raten, sich für diesen Kurs einzuschreiben!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow