Об этом курсе

Недавно просмотрено: 259,329
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Университет Дьюка

Университет Дьюка

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up96%(3,918 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Simple Introduction to Machine Learning

7 ч. на завершение
23 видео ((всего 163 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 10 тестов
23 видео
What Is Machine Learning?5мин
Logistic Regression9мин
Interpretation of Logistic Regression9мин
Motivation for Multilayer Perceptron4мин
Multilayer Perceptron Concepts5мин
Multilayer Perceptron Math Model6мин
Deep Learning6мин
Example: Document Analysis3мин
Interpretation of Multilayer Perceptron9мин
Transfer Learning5мин
Model Selection7мин
Early History of Neural Networks14мин
Hierarchical Structure of Images6мин
Convolution Filters9мин
Convolutional Neural Network3мин
CNN Math Model6мин
How the Model Learns8мин
Advantages of Hierarchical Features4мин
CNN on Real Images9мин
Applications in Use and Practice10мин
Deep Learning and Transfer Learning7мин
Introduction to PyTorch3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Math for Data Science10мин
10 практических упражнений
Intro to Machine Learning8мин
Logistic Regression8мин
Multilayer Perceptron8мин
Deep Learning8мин
Model Selection8мин
History of Neural Networks8мин
CNN Concepts10мин
CNN Math Model4мин
Applications In Use and Practice
Week 1 Comprehensive
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Basics of Model Learning

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.))
6 видео
How Do We Evaluate Our Networks?12мин
How Do We Learn Our Network?7мин
How Do We Handle Big Data?10мин
Early Stopping2мин
Model Learning with PyTorch1мин
3 практических упражнения
Lesson One30мин
Lesson 230мин
Week 2 Comprehensive
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 45 мин.))
8 видео
Breakdown of the Convolution (1D and 2D)8мин
Core Components of the Convolutional Layer7мин
Activation Functions4мин
Pooling and Fully Connected Layers4мин
Training the Network6мин
Transfer Learning and Fine-Tuning4мин
CNN with PyTorch45
4 практических упражнения
Lesson One10мин
Lesson 230мин
Lesson 330мин
Week 3 Comprehensive
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

5 ч. на завершение
13 видео ((всего 136 мин.))
13 видео
Words to Vectors7мин
Example of Word Embeddings11мин
Neural Model of Text14мин
The Softmax Function7мин
Methods for Learning Model Parameters9мин
More Details on How to Learn Model Parameters6мин
The Recurrent Neural Network11мин
Long Short-Term Memory20мин
Long Short-Term Memory Review11мин
Use of LSTM for Text Synthesis9мин
Simple and Effective Alternative Methods for Neural NLP15мин
Natural Language Processing with PyTorch48
4 практических упражнения
Lesson 12мин
Lesson 22мин
Lesson 32мин
Week 4 Comprehensive30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • 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.

  • Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.