Об этом курсе

Недавно просмотрено: 13,307

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Имперский колледж Лондона

Имперский колледж Лондона

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to TensorFlow

3 ч. на завершение
14 видео ((всего 59 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения
14 видео
Welcome to week 11мин
Hello TensorFlow!1мин
[Coding tutorial] Hello TensorFlow!2мин
What's new in TensorFlow 24мин
Interview with Laurence Moroney5мин
Introduction to Google Colab2мин
[Coding tutorial] Introduction to Google Colab8мин
TensorFlow documentation3мин
TensorFlow installation3мин
[Coding tutorial] pip installation3мин
[Coding tutorial] Running TensorFlow with Docker10мин
Upgrading from TensorFlow 13мин
[Coding tutorial] Upgrading from TensorFlow 16мин
8 материала для самостоятельного изучения
About Imperial College & the team10мин
How to be successful in this course10мин
Grading policy10мин
Additional readings & helpful references10мин
What is TensorFlow?10мин
Google Colab resources10мин
TensorFlow documentation10мин
Upgrade TensorFlow 1.x Notebooks10мин
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

The Sequential model API

7 ч. на завершение
13 видео ((всего 59 мин.))
13 видео
What is Keras?1мин
Building a Sequential model4мин
[Coding tutorial] Building a Sequential model4мин
Convolutional and pooling layers4мин
[Coding tutorial] Convolutional and pooling layers5мин
The compile method5мин
[Coding tutorial] The compile method5мин
The fit method4мин
[Coding tutorial] The fit method7мин
The evaluate and predict methods6мин
[Coding tutorial] The evaluate and predict methods4мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин
2 практического упражнения
[Knowledge check] Feedforward and convolutional neural networks15мин
[Knowledge check] Optimisers, loss functions and metrics15мин
Неделя
3

Неделя 3

7 ч. на завершение

Validation, regularisation and callbacks

7 ч. на завершение
11 видео ((всего 60 мин.))
11 видео
Interview with Andrew Ng6мин
Validation sets4мин
[Coding Tutorial] Validation sets9мин
Model regularisation6мин
[Coding Tutorial] Model regularisation4мин
Introduction to callbacks5мин
[Coding tutorial] Introduction to callbacks7мин
Early stopping and patience6мин
[Coding tutorial] Early stopping and patience5мин
Wrap up and introduction to the programming assignment51
1 практического упражнения
[Knowledge check] Validation and regularisation15мин
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Saving and loading models

7 ч. на завершение
12 видео ((всего 74 мин.))
12 видео
Saving and loading model weights6мин
[Coding tutorial] Saving and loading model weights10мин
Model saving criteria4мин
[Coding tutorial] Model saving criteria11мин
Saving the entire model4мин
[Coding tutorial] Saving the entire model8мин
Loading pre-trained Keras models5мин
[Coding tutorial] Loading pre-trained Keras models7мин
TensorFlow Hub modules2мин
[Coding tutorial] TensorFlow Hub modules8мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин

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.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.