You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Глубокое обучение'
от партнера
Специализация Глубокое обучениеdeeplearning.aiОб этом курсе
Недавно просмотрено: 595,374
Карьерные результаты учащихся
36%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
38%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
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.
Курс 3 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Турецкий, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning
Карьерные результаты учащихся
36%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
38%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
14%
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.
Курс 3 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 5 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Турецкий, Английский, Испанский
от партнера
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
ML Strategy (1)
2 ч. на завершение
13 видео ((всего 100 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
13 видео
Why ML Strategy2мин
Orthogonalization10мин
Single number evaluation metric7мин
Satisficing and Optimizing metric5мин
Train/dev/test distributions6мин
Size of the dev and test sets5мин
When to change dev/test sets and metrics11мин
Why human-level performance?5мин
Avoidable bias6мин
Understanding human-level performance11мин
Surpassing human-level performance6мин
Improving your model performance4мин
Andrej Karpathy interview15мин
1 материал для самостоятельного изучения
Machine Learning flight simulator2мин
1 практическое упражнение
Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45мин
3 ч. на завершение
ML Strategy (2)
3 ч. на завершение
11 видео ((всего 132 мин.))
11 видео
Cleaning up incorrectly labeled data13мин
Build your first system quickly, then iterate6мин
Training and testing on different distributions10мин
Bias and Variance with mismatched data distributions18мин
Addressing data mismatch10мин
Transfer learning11мин
Multi-task learning12мин
What is end-to-end deep learning?11мин
Whether to use end-to-end deep learning10мин
Ruslan Salakhutdinov interview17мин
1 практическое упражнение
Autonomous driving (case study)45мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS
от партнера MG30 мар. 2020 г.
It is very nice to have a very experienced deep learning practitioner showing you the "magic" of making DNN works. That is usually passed from Professor to graduate student, but is available here now.
от партнера EK27 дек. 2017 г.
Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition. Best & thanks again for an awesome course!\n\nEric
от партнера AM22 нояб. 2017 г.
I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysys and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.
от партнера JB1 июля 2020 г.
While the information from this course was awesome I would've liked some hand on projects to get the information running. Nonetheless, the two simulation task were the best (more would've been neat!).
Специализация Глубокое обучение: общие сведения
If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning.
In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach.
You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice.
AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work.
We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
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.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
