Об этом курсе
Недавно просмотрено: 173,747

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 36 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Испанский

Приобретаемые навыки

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 36 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский, Испанский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
5 ч. на завершение

Introduction to optimization

9 видео ((всего 63 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Linear classification10мин
Gradient descent5мин
Overfitting problem and model validation6мин
Model regularization5мин
Stochastic gradient descent5мин
Gradient descent extensions9мин
2 материала для самостоятельного изучения
Welcome!5мин
Hardware for the course10мин
2 практического упражнения
Linear models6мин
Overfitting and regularization8мин
Неделя
2
6 ч. на завершение

Introduction to neural networks

9 видео ((всего 85 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
Chain rule7мин
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 практического упражнения
Multilayer perceptron10мин
Matrix derivatives20мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

Deep Learning for images

6 видео ((всего 59 мин.)), 3 тестов
6 видео
Overview of modern CNN architectures8мин
Learning new tasks with pre-trained CNNs5мин
A glimpse of other Computer Vision tasks8мин
1 практическое упражнение
Convolutions and pooling10мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Unsupervised representation learning

9 видео ((всего 81 мин.)), 3 тестов
9 видео
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 embeddings8мин
4.6
Рецензии: 240Chevron Right

29%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

35%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

17%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Introduction to Deep Learning

автор: AKJun 2nd 2019

one of the best courses I have attended. clear explanation, clear examples, amazing quizzes & Programming Assignment this course is advanced level, don't enroll it if you are a new starter.

автор: RKMar 1st 2019

Really Great course. I would recommend everyone to take this course but after having some "basic knowledge" of Machine Learning, Deep Learning, CNN, RNN and programming in python.

Преподаватели

Avatar

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Alexander Panin

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Ekaterina Lobacheva

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Nikita Kazeev

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

О Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Продвинутое машинное обучение

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 специализации, 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.