If you are a software developer who wants to build scalable AI-powered algorithms, you need to understand how to use the tools to build them. This Specialization will teach you best practices for using TensorFlow, a popular open-source framework for machine learning.
Этот курс входит в специализацию ''Профессиональная сертификация 'TensorFlow-разработчик от deeplearning.ai''
104 735 уже зарегистрированы
от партнера
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 137 709
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.
Курс 4 из 4 в программе
Средний уровень
You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
Чему вы научитесь
Solve time series and forecasting problems in TensorFlow
Prepare data for time series learning using best practices
Explore how RNNs and ConvNets can be used for predictions
Build a sunspot prediction model using real-world data
Приобретаемые навыки
- Forecasting
- Machine Learning
- Tensorflow
- Time Series
- prediction
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.
Курс 4 из 4 в программе
Средний уровень
You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.
Прибл. 23 часа на выполнение
Английский
от партнера
Программа курса: что вы изучите
6 ч. на завершение
Sequences and Prediction
6 ч. на завершение
10 видео ((всего 32 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
6 ч. на завершение
Deep Neural Networks for Time Series
6 ч. на завершение
10 видео ((всего 25 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
5 ч. на завершение
Recurrent Neural Networks for Time Series
5 ч. на завершение
8 видео ((всего 17 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 ч. на завершение
Real-world time series data
7 ч. на завершение
11 видео ((всего 23 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
- 5 stars76,79 %
- 4 stars16,60 %
- 3 stars4,09 %
- 2 stars1,24 %
- 1 star1,26 %
Лучшие отзывы о курсе SEQUENCES, TIME SERIES AND PREDICTION
от партнера SP4 июня 2020 г.
I really love this course. It's really easy to understand and systematic. please create more course about time series forecasting. Thank you very much. I've learned a lot of things from this course.
от партнера SP26 мар. 2020 г.
Few hands on programming assignments could be better for experience as was the case with starting two courses. Overall good course and the structure was well laid. Thanks for building it up
от партнера SW15 сент. 2020 г.
Great course for review and hands-on practice of RNN/LSTM/DNN after AI specialization (Sequence Models). However, without background of DL (sequence models) it's a bit hard to catch up.
от партнера WG15 авг. 2019 г.
Though I feel some aspects of this course did not delve deep enough into the explanations of some functions, the course helped me understand how to use models for time series problems.
Профессиональная сертификация 'TensorFlow-разработчик от deeplearning.ai': общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
