- Artificial Neural Network
- Convolutional Neural Network
- Tensorflow
- Recurrent Neural Network
- Transformers
- Deep Learning
- Backpropagation
- Python Programming
- Neural Network Architecture
- Mathematical Optimization
- hyperparameter tuning
- Inductive Transfer
Специализация Глубокое обучение
Become a Machine Learning expert. Master the fundamentals of deep learning and break into AI. Recently updated with cutting-edge techniques!
от партнера


Чему вы научитесь
Build and train deep neural networks, identify key architecture parameters, implement vectorized neural networks and deep learning to applications
Train test sets, analyze variance for DL applications, use standard techniques and optimization algorithms, and build neural networks in TensorFlow
Build a CNN and apply it to detection and recognition tasks, use neural style transfer to generate art, and apply algorithms to image and video data
Build and train RNNs, work with NLP and Word Embeddings, and use HuggingFace tokenizers and transformer models to perform NER and Question Answering
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Проект прикладного обучения
By the end you’ll be able to
• Build and train deep neural networks, implement vectorized neural networks, identify architecture parameters, and apply DL to your applications
• Use best practices to train and develop test sets and analyze bias/variance for building DL applications, use standard NN techniques, apply optimization algorithms, and implement a neural network in TensorFlow
• Use strategies for reducing errors in ML systems, understand complex ML settings, and apply end-to-end, transfer, and multi-task learning
• Build a Convolutional Neural Network, apply it to visual detection and recognition tasks, use neural style transfer to generate art, and apply these algorithms to image, video, and other 2D/3D data
• Build and train Recurrent Neural Networks and its variants (GRUs, LSTMs), apply RNNs to character-level language modeling, work with NLP and Word Embeddings, and use HuggingFace tokenizers and transformers to perform Named Entity Recognition and Question Answering
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаБудет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаО специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

от партнера
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
What is Deep Learning? Why is it relevant?
What is the Deep Learning Specialization about?
What will I be able to do after completing the Deep Learning Specialization?
What background knowledge is necessary for the Deep Learning Specialization?
Who is the Deep Learning Specialization for?
How long does it take to complete the Deep Learning Specialization?
Who is the Deep Learning Specialization by?
Is this a standalone course or a Specialization?
Do I need to take the courses in a specific order?
Can I apply for financial aid?
Can I audit the Deep Learning Specialization?
How do I get a receipt to get this reimbursed by my employer?
I want to purchase this Specialization for my employees! How can I do that?
The Deep Learning Specialization was updated in April 2021. What is different in the new version?
I’m currently enrolled in one or more courses in the Deep Learning Specialization. What does this mean for me?
I’ve already completed one or more courses in the Deep Learning Specialization but don’t have an active subscription. What does this mean for me?
Can I get college credit for taking the Deep Learning Specialization?
How do I pursue the ACE credit recommendation?
How do I know which colleges and universities grant credit for the Deep Learning Specialization?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.