در این دوره، شما: الف) طبقه بندی تصویر، تقسیم بندی تصویر، محلی سازی شی و تشخیص اشیا را کاوش کنید. استفاده از آموزش انتقال برای محلی سازی و تشخیص اشیا. ب) مدل‌های تشخیص اشیا مانند Regional-CNN و ResNet-50 را اعمال کنید، مدل‌های موجود را سفارشی کنید، و مدل‌های خود را برای شناسایی، بومی‌سازی و برچسب‌گذاری تصاویر اردک لاستیکی خود بسازید. ج) تقسیم‌بندی تصویر را با استفاده از تغییرات شبکه کاملاً کانولوشن (FCN) از جمله U-Net و د) Mask-RCNN برای شناسایی و شناسایی اعداد، حیوانات خانگی، زامبی‌ها و موارد دیگر اجرا کنید. د) مشخص کنید که مدل شما از کدام بخش‌های تصویر برای پیش‌بینی‌های خود با استفاده از نقشه‌های فعال‌سازی کلاس و نقشه‌های برجسته استفاده می‌کند و از این روش‌های تفسیر ML برای بازرسی و بهبود طراحی یک شبکه معروف، AlexNet استفاده می‌کند. تخصص DeepLearning.AI TensorFlow: Advanced Techniques ویژگی‌های TensorFlow را معرفی می‌کند که به یادگیرندگان کنترل بیشتری بر معماری مدل و ابزارهایی می‌دهد که به آنها کمک می‌کند مدل‌های پیشرفته ML را ایجاد و آموزش دهند. این تخصص برای مهندسین نرم افزار و یادگیری ماشین در مراحل اولیه و اواسط حرفه ای با درک اساسی از TensorFlow است که به دنبال گسترش دانش و مجموعه مهارت های خود با یادگیری ویژگی های پیشرفته TensorFlow برای ساخت مدل های قدرتمند هستند.