IBM
AI Capstone Projekt mit Deep Learning
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AI Capstone Projekt mit Deep Learning

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(651 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.5

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Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Demonstrieren Sie Ihre praktischen Fähigkeiten bei der Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit Keras und PyTorch, um reale Bildklassifizierungsprobleme zu lösen

  • Präsentieren Sie Ihr Fachwissen bei der Entwicklung und Implementierung einer kompletten Deep-Learning-Pipeline, einschließlich Datenladung, -erweiterung und Modellvalidierung

  • Unterstreichen Sie Ihre praktischen Fähigkeiten bei der Anwendung von CNNs und Vision Transformers auf domänenspezifische Herausforderungen wie die geografische Landklassifizierung

  • Kommunizieren Sie Ihre Projektergebnisse effektiv durch eine Modellevaluation

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Maschinelles Lernen

Wichtige Details

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Bewertungen

11 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

This module lays the foundation for your capstone project by introducing the real-world case study you will work on. It also highlights essential prerequisites, including key concepts and tools required for deep learning development. You’ll explore data handling and augmentation and prepare your local development environment. Through hands-on labs using geospatial image data, you’ll build a custom geographical territory data loader system and gain experience with memory-based and generator-based data loading. The module also introduces Keras and PyTorch workflows, setting the stage for advanced model development in the later modules.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre4 Aufgaben3 App-Elemente4 Plug-ins

In this module, you will dive into the practical implementation of convolutional neural networks for image classification tasks. Focusing on an agricultural land classification use case, you will build and train CNN models using Keras and PyTorch. Through hands-on labs, you’ll gain experience in constructing and optimizing models in each framework. The module concludes with a comparative analysis of the two approaches, helping you understand the trade-offs in model performance, training efficiency, and deployment considerations. By the end of this module, you’ll be equipped to choose the right framework for a given problem and justify your design decisions using real evaluation metrics.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Aufgaben3 App-Elemente5 Plug-ins

In this module, you will explore vision transformers, a cutting-edge deep learning architecture originally developed for natural language processing and now transforming the field of computer vision. You will learn how to apply transfer learning to vision transformers for real-world image classification tasks. Using PyTorch and Keras frameworks, you’ll implement, fine-tune, and compare vision transformer models in practical scenarios. Through hands-on labs, you’ll deepen your understanding of these frameworks, evaluate model performance, and prepare to integrate transformer-based models into a complete deep learning pipeline. This module builds on your prior knowledge of convolutional neural networks and equips you with the skills to effectively use transformers in visual recognition tasks.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Aufgaben3 App-Elemente4 Plug-ins

In this module, you will bring together all the skills and concepts you’ve learned by working on a real-world deep learning problem. You’ll perform comparative evaluation between the Vision transformer performance for Keras-based and PyTorch-based models. This hands-on experience is designed to help you deepen your understanding of applying transfer learning, model training workflows and prepare you for the final submission. Finally, wesum up the course learning and highlights key takeaways and next steps.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 App-Element1 Plug-in

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Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.5 (115 Bewertungen)
Joseph Santarcangelo
IBM
35 Kurse2.057.453 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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651 Bewertungen

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5

Geprüft am 14. Juni 2023

JK
5

Geprüft am 19. Juli 2023

RB
5

Geprüft am 23. Mai 2020

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.