Об этом курсе

Недавно просмотрено: 265,280

Карьерные результаты учащихся

35%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

21%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 34 часа на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

Карьерные результаты учащихся

35%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

21%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 34 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up85%(9,242 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Introduction to optimization

6 ч. на завершение
10 видео ((всего 64 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
Welcome to AML specialization!2мин
Course intro6мин
Linear regression9мин
Linear classification10мин
Gradient descent5мин
Overfitting problem and model validation6мин
Model regularization5мин
Stochastic gradient descent5мин
Gradient descent extensions9мин
3 материала для самостоятельного изучения
About the University10мин
Welcome!5мин
Hardware for the course10мин
2 практических упражнения
Linear models30мин
Overfitting and regularization30мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Introduction to neural networks

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 85 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
Chain rule7мин
Backpropagation9мин
Efficient MLP implementation13мин
Other matrix derivatives5мин
What is TensorFlow10мин
Our first model in TensorFlow10мин
What Deep Learning is and is not8мин
Deep learning as a language6мин
3 материала для самостоятельного изучения
Optional reading on matrix derivatives1мин
TensorFlow reading1мин
Keras reading1мин
2 практических упражнения
Multilayer perceptron10мин
Matrix derivatives20мин
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

Deep Learning for images

6 ч. на завершение
6 видео ((всего 59 мин.))
6 видео
Our first CNN architecture10мин
Training tips and tricks for deep CNNs14мин
Overview of modern CNN architectures8мин
Learning new tasks with pre-trained CNNs5мин
A glimpse of other Computer Vision tasks8мин
1 практическое упражнение
Convolutions and pooling30мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Unsupervised representation learning

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 81 мин.))
9 видео
Autoencoders 1015мин
Autoencoder applications9мин
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7мин
Natural language processing primer10мин
Word embeddings13мин
Generative models 1017мин
Generative Adversarial Networks10мин
Applications of adversarial approach11мин
1 практическое упражнение
Word embeddings30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO DEEP LEARNING

Посмотреть все отзывы

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.