Об этом курсе

Недавно просмотрено: 241,798

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 33 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 4 из 6 в программе

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 33 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Tensor and Datasets

5 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 11 тестов
6 видео
1.1 Tensors 1D13мин
1.2 Two-Dimensional Tensors9мин
Differentiation in PyTorch5мин
1.3 Simple Dataset7мин
1.5 Dataset4мин
2 материала для самостоятельного изучения
Labs10мин
Labs Review & Download10мин
5 практических упражнений
1.1 Tensors 1D5мин
1.2 Two-Dimensional Tensors5мин
1.3 Derivatives in PyTorch5мин
Simple Dataset5мин
Datasets10мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Linear Regression

3 ч. на завершение
7 видео ((всего 35 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 10 тестов
7 видео
2.1 Linear Regression Training3мин
Loss3мин
Gradient Descent4мин
Cost3мин
Linear Regression PyToch5мин
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5мин
1 материал для самостоятельного изучения
Labs Review & Download10мин
7 практических упражнений
Prediction in One Dimension5мин
Linear Regression Training5мин
Loss5мин
Gradient Descent5мин
Cost5мин
Training Parameters in PyTorch5мин
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5мин
3 ч. на завершение

Linear Regression PyTorch Way

3 ч. на завершение
5 видео ((всего 21 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 8 тестов
5 видео
Mini-Batch Gradient Descent3мин
Optimization in PyTorch3мин
Training, Validation and Test Split4мин
Training, Validation and Test Split PyTorch3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Labs Review & Download10мин
4 практических упражнения
Quiz: Stochastic Gradient Descent5мин
Mini-Batch Gradient Descent5мин
3.3 Optimization in PyTorch5мин
Training and Validation Data PyTorch5мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Multiple Input Output Linear Regression

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 18 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
4 видео
Multiple Linear Regression Training2мин
Linear Regression Multiple Outputs5мин
Multiple Output Linear Regression Training1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Labs Review & Download10мин
2 практических упражнения
Multiple Linear Regression Prediction5мин
Multiple Output Linear Regression5мин
2 ч. на завершение

Logistic Regression for Classification

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 8 тестов
4 видео
5.1 Logistic Regression: Prediction6мин
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5мин
Logistic Regression Cross Entropy Loss10мин
1 материал для самостоятельного изучения
5.4 Labs Review & Download10мин
5 практических упражнений
5.0 Linear Classifiers5мин
5.0 Linear Classifiers5мин
5.1 Logistic Regression: Prediction10мин
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5мин
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Softmax Rergresstion

2 ч. на завершение
3 видео ((всего 18 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
3 видео
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3мин
Softmax PyTorch6мин
1 материал для самостоятельного изучения
6.4 Labs Review & Download10мин
3 практических упражнения
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5мин
6.2 Softmax Prediction5мин
6.3 Softmax PyTorch Quizz5мин
3 ч. на завершение

Shallow Neural Networks

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 33 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 12 тестов
6 видео
More Hidden Neurons2мин
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5мин
7.4 Multi-Class Neural Networks5мин
7.5 Backpropagation5мин
7.5 Activation Functions4мин
1 материал для самостоятельного изучения
7.7 Labs Review & Download10мин
6 практических упражнений
Neural Networks5мин
More Hidden Neurons 5мин
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5мин
Multi-Class Neural Networks5мин
Backpropagation5мин
Activation Functions5мин
4.4
Рецензии: 60Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Deep Neural Networks with PyTorch

автор: MEMar 30th 2020

this course provides a very good and cohesive introduction to Neural Networks. I learned a lot during my journey and I recommend it for anyone interesting in the field.

автор: ANMar 7th 2020

It was a very informative and interesting lecture. I learn a lot about the details when using PyTorch to build and train a deep neural network. I am so thankful.

Профессиональная сертификация 'IBM AI Engineering': общие сведения

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.