Об этом курсе

Недавно просмотрено: 190,686

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. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 19 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

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. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 19 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

Оценка преподавателя4.14/5 (оценок: 15)Info
Изображение преподавателя Joseph Santarcangelo

Joseph Santarcangelo 

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network
143,997 учащегося
4 курса

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.)), 1 материал 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
1 материал для самостоятельного изучения
Labs10мин
5 практического упражнения
1.1 Tensors 1D5мин
1.2 Two-Dimensional Tensors5мин
1.3 Derivatives in PyTorch5мин
Simple Dataset5мин
Datasets10мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Linear Regression

2 ч. на завершение
7 видео ((всего 35 мин.))
7 видео
2.1 Linear Regression Training3мин
Loss3мин
Gradient Descent4мин
Cost3мин
Linear Regression PyToch5мин
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5мин
7 практического упражнения
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.))
5 видео
Mini-Batch Gradient Descent3мин
Optimization in PyTorch3мин
Training, Validation and Test Split4мин
Training, Validation and Test Split PyTorch3мин
4 практического 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.))
4 видео
Multiple Linear Regression Training2мин
Linear Regression Multiple Outputs5мин
Multiple Output Linear Regression Training1мин
2 практического 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.))
4 видео
5.1 Logistic Regression: Prediction6мин
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5мин
Logistic Regression Cross Entropy Loss10мин
5 практического упражнения
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.))
3 видео
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3мин
Softmax PyTorch6мин
3 практического 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.))
6 видео
More Hidden Neurons2мин
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5мин
7.4 Multi-Class Neural Networks5мин
7.5 Backpropagation5мин
7.5 Activation Functions4мин
6 практического упражнения
Neural Networks5мин
More Hidden Neurons 5мин
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5мин
Multi-Class Neural Networks5мин
Backpropagation5мин
Activation Functions5мин
4.5
Рецензии: 30Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Deep Neural Networks with PyTorch

автор: SKNov 17th 2019

Awesome! This course gives me the basic workflow for using machine learning technique in my research! The materials in the form of Jupyter lab really help!

автор: JJFeb 20th 2020

It was a LONG course, very packed with info. But, I feel like I certainly learned a lot and have a great foundation for further learning.

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.