Об этом курсе

Недавно просмотрено: 30 849
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Familiarity with classic Supervised and Unsupervised Learning.

Прибл. 60 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Apply different optimization methods while training and explain different behavior.

  • Use cloud tools and deep learning libraries to implement CNN architecture and train for image classification tasks.

  • Apply deep learning package to sequential data, build models, train, and tune.

Приобретаемые навыки

  • Deep Learning
  • Artificial Neural Network
  • Convolutional Neural Network
  • Unsupervised Deep Learning
  • Recurrent Neural Network
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Familiarity with classic Supervised and Unsupervised Learning.

Прибл. 60 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Колорадский университет в Боулдере

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Data Science' от партнера Колорадский университет в Боулдере. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

10 ч. на завершение

Deep Learning Introduction, Multilayer Perceptron

10 ч. на завершение
6 видео ((всего 68 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
Неделя
2

Неделя 2

8 ч. на завершение

Training Neural Networks

8 ч. на завершение
6 видео ((всего 86 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
3

Неделя 3

15 ч. на завершение

Deep Learning on Images

15 ч. на завершение
11 видео ((всего 135 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
Неделя
4

Неделя 4

14 ч. на завершение

Deep Learning on Sequential Data

14 ч. на завершение
4 видео ((всего 44 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест

Специализация Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python: общие сведения

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.