このコースについて

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受講生の就業成果

23%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

57%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル
約24時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

Machine LearningDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)Apache Spark

受講生の就業成果

23%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

57%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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上級レベル
約24時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

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IBM

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up85%(3,217 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Introduction to deep learning

5時間で修了
16件のビデオ (合計61分), 4 readings, 2 quizzes
16件のビデオ
Introduction - Romeo Kienzler30
Introduction - Ilja Rasin1 分
Introduction - Niketan Pansare30
Course Logistics1 分
Cloud Architectures for AI and DeepLearning2 分
Linear algebra6 分
Deep feed forward neural networks12 分
Convolutional Neural Networks4 分
Recurrent neural networks1 分
LSTMs3 分
Auto encoders and representation learning2 分
Methods for neural network training8 分
Gradient Descent Updater Strategies6 分
How to choose the correct activation function3 分
The bias-variance tradeoff in deep learning3 分
4件の学習用教材
IBM Digital Badge10 分
Video summary on environment setup10 分
Where to get all the code and slides for download?10 分
Link to Github10 分
1の練習問題
DeepLearning Fundamentals30 分
2

2

7時間で修了

DeepLearning Frameworks

7時間で修了
18件のビデオ (合計116分), 1 reading, 5 quizzes
18件のビデオ
Neural Network Debugging with TensorBoard7 分
Automatic Differentiation2 分
Introduction video44
Keras overview5 分
Sequential models in keras6 分
Feed forward networks7 分
Recurrent neural networks9 分
Beyond sequential models: the functional API3 分
Saving and loading models2 分
What is SystemML (1/2)3 分
What is SystemML (2/2)6 分
PyTorch Installation2 分
PyTorch Packages2 分
Tensor Creation and Visualization of Higher Dimensional Tensors6 分
Math Computation and Reshape7 分
Computation Graph, CUDA17 分
Linear Model17 分
1件の学習用教材
Link to files in Github10 分
4の練習問題
TensorFlow30 分
TensorFlow 2.x12 分
Apache SystemML12 分
PyTorch Introduction30 分
3

3

7時間で修了

DeepLearning Applications

7時間で修了
18件のビデオ (合計115分)
18件のビデオ
How to implement an anomaly detector (1/2)11 分
How to implement an anomaly detector (2/2)2 分
How to deploy a real-time anomaly detector2 分
Introduction to Time Series Forecasting4 分
Stateful vs. Stateless LSTMs6 分
Batch Size5 分
Number of Time Steps, Epochs, Training and Validation8 分
Trainin Set Size4 分
Input and Output Data Construction7 分
Designing the LSTM network in Keras10 分
Anatomy of a LSTM Node12 分
Number of Parameters7 分
Training and loading a saved model4 分
Classifying the MNIST dataset with Convolutional Neural Networks5 分
Image classification with Imagenet and Resnet503 分
Autoencoder - understanding Word2Vec8 分
Text Classification with Word Embeddings4 分
4の練習問題
Anomaly Detection30 分
Sequence Classification with Keras LSTM Network30 分
Image Classification30 分
NLP30 分
4

4

4時間で修了

Scaling and Deployment

4時間で修了
3件のビデオ (合計9分), 2 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Computer Vision with IBM Watson Visual Recognition2 分
Text Classification with IBM Watson Natural Language Classifier1 分
2件の学習用教材
Exercise: Scale a Deep Learning Model on IBM Watson Machine Learning10 分
Link to Github10 分
1の練習問題
Methods of parallel neural network training6 分

レビュー

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Advanced Data Science with IBM専門講座について

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。