컨벌루션 신경망 소개

Introduction

Get an overview of the course.

강의 내용:

Course Overview

Outline and Learning Outcomes

Neural Networks

Understand the role of different layers in a neural network.

강의 내용:

Neural Network Fundamentals

Create a Simple Architecture

Understand a Simple Architecture

Convolutional Layers

Learn about the convolution operation and perform simple convolutions on images to better understand convolutional layers.

강의 내용:

Layers and Filters

Experiment with Simple Convolutions

Convolutional Layers

Visualize Filters

Examine filters learned in a pretrained network.

강의 내용:

Filters in Convolution Layers

View Filters from GoogLeNet

Visualize Layer Outputs

Examine how an input image is processed by different layers in a pretrained network.

강의 내용:

What is an Activation?

View Activations

View Activations from GoogLeNet

Compare Montage of Activations from GoogLeNet

Compare Network Options

Investigate which networks are suitable for different data.

강의 내용:

Compare Pretrained Networks

Limitations of Pretrained Networks

When to Train from Scratch

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

강의 내용:

Summary

Additional Resources

Survey

교육과정 모듈

Introduction

Neural Networks

Convolutional Layers

Visualize Filters

Visualize Layer Outputs

Compare Network Options

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Deep Learning Onramp

컨벌루션 신경망 소개

교육과정 모듈

Introduction

Neural Networks

Convolutional Layers

Visualize Filters

Visualize Layer Outputs

Compare Network Options

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Deep Learning Onramp

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증