このコースについて

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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。
共有できる証明書
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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。
次における5の4コース
中級レベル

ML workflow knowledge is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

約22時間で修了
英語

学習内容

  • Train and evaluate decision trees and random forests for regression and classification.

  • Train and evaluate support-vector machines (SVM) for regression and classification.

  • Train and evaluate multi-layer perceptron (ML) artificial neural networks (ANN) for regression and classification.

  • Train and evaluate convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN) for computer vision and natural language processing tasks.

習得するスキル

  • Deep Learning
  • Artificial Neural Network
  • Decision Tree
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Machine Learning (ML) Algorithms
柔軟性のある期限
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CertNexus

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Build Decision Trees and Random Forests

5時間で修了
16件のビデオ (合計64分), 4 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

3時間で修了

Build Support-Vector Machines (SVM)

3時間で修了
8件のビデオ (合計35分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
3

3

3時間で修了

Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)

3時間で修了
8件のビデオ (合計29分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
4

4

6時間で修了

Build Convolutional and Recurrent Neural Networks (CNN/RNN)

6時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 3 学習用教材, 1 個のテスト

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。