If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Глубокое обучение'
от партнера
Специализация Глубокое обучениеdeeplearning.aiОб этом курсе
Недавно просмотрено: 5,414,247
Карьерные результаты учащихся
39%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
38%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
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 1 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 20 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Украинский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский
Приобретаемые навыки
Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning
Карьерные результаты учащихся
39%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
38%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
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 1 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 20 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Арабский, Французский, Украинский, Китайский (упрощенное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский
от партнера
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.
2 ч. на завершение
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 learning30мин
8 ч. на завершение
Neural Networks Basics
Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.
8 ч. на завершение
19 видео ((всего 161 мин.)), 6 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
6 материала для самостоятельного изучения
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1мин
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1мин
Derivation of DL/dz (optional reading)10мин
Clarification of "dz"10мин
Deep Learning Honor Code2мин
Programming Assignment FAQ10мин
1 практическое упражнение
Neural Network Basics30мин
5 ч. на завершение
Shallow neural networks
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
5 ч. на завершение
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 Networks30мин
5 ч. на завершение
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
5 ч. на завершение
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 Networks30мин
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?
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.
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.
