Об этом курсе
Недавно просмотрено: 1,884,260

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Украинский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Корейский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский...

Приобретаемые навыки

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Украинский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Корейский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Introduction to deep learning

7 видео ((всего 76 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Welcome5мин
What is a neural network?7мин
Supervised Learning with Neural Networks8мин
Why is Deep Learning taking off?10мин
About this Course2мин
Course Resources1мин
Geoffrey Hinton interview40мин
2 материала для самостоятельного изучения
Frequently Asked Questions10мин
How to use Discussion Forums10мин
1 практическое упражнение
Introduction to deep learning20мин
Неделя
2
8 ч. на завершение

Neural Networks Basics

19 видео ((всего 161 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
19 видео
Logistic Regression5мин
Logistic Regression Cost Function8мин
Gradient Descent11мин
Derivatives7мин
More Derivative Examples10мин
Computation graph3мин
Derivatives with a Computation Graph14мин
Logistic Regression Gradient Descent6мин
Gradient Descent on m Examples8мин
Vectorization8мин
More Vectorization Examples6мин
Vectorizing Logistic Regression7мин
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9мин
Broadcasting in Python11мин
A note on python/numpy vectors6мин
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3мин
Explanation of logistic regression cost function (optional)7мин
Pieter Abbeel interview16мин
7 материала для самостоятельного изучения
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1мин
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1мин
Derivation of DL/dz part 110мин
Derivation of DL/dz part 210мин
Clarification of "dz"10мин
Deep Learning Honor Code2мин
Programming Assignment FAQ10мин
1 практическое упражнение
Neural Network Basics20мин
Неделя
3
5 ч. на завершение

Shallow neural networks

12 видео ((всего 109 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
Neural Network Representation5мин
Computing a Neural Network's Output9мин
Vectorizing across multiple examples9мин
Explanation for Vectorized Implementation7мин
Activation functions10мин
Why do you need non-linear activation functions?5мин
Derivatives of activation functions7мин
Gradient descent for Neural Networks9мин
Backpropagation intuition (optional)15мин
Random Initialization7мин
Ian Goodfellow interview14мин
2 материала для самостоятельного изучения
Clarification: Activation Function1мин
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1мин
1 практическое упражнение
Shallow Neural Networks20мин
Неделя
4
5 ч. на завершение

Deep Neural Networks

8 видео ((всего 64 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Forward Propagation in a Deep Network7мин
Getting your matrix dimensions right11мин
Why deep representations?10мин
Building blocks of deep neural networks8мин
Forward and Backward Propagation10мин
Parameters vs Hyperparameters7мин
What does this have to do with the brain?3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1мин
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1мин
Clarification about What does this have to do with the brain video1мин
1 практическое упражнение
Key concepts on Deep Neural Networks20мин
4.9
Рецензии: 11996Chevron Right

39%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

11%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Нейронные сети и глубокое обучение

автор: GCMay 31st 2019

I have learnt a lot of tricks with numpy and I believe I have a better understanding of what a NN does. Now it does not look like a black box anymore. I look forward to see what's in the next courses!

автор: XLAug 27th 2017

This is a very good course for people who want to get started with neural networks. Andrew did a great job explaining the math behind the scenes. Assignments are well-designed too. Highly recommended.

Преподаватели

Avatar

Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
Avatar

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Avatar

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

О deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

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....
Глубокое 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.