このコースについて

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受講生の就業成果

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

32%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

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。
次における5の2コース
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。
初級レベル
約18時間で修了
英語

習得するスキル

HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning

受講生の就業成果

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

32%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

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昇給や昇進につながった
共有できる証明書
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約18時間で修了
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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(55,840 件の評価)Info
1

1

8時間で修了

Practical aspects of Deep Learning

8時間で修了
15件のビデオ (合計131分), 3 学習用教材, 4 個のテスト
15件のビデオ
Bias / Variance8 分
Basic Recipe for Machine Learning6 分
Regularization9 分
Why regularization reduces overfitting?7 分
Dropout Regularization9 分
Understanding Dropout7 分
Other regularization methods8 分
Normalizing inputs5 分
Vanishing / Exploding gradients6 分
Weight Initialization for Deep Networks6 分
Numerical approximation of gradients6 分
Gradient checking6 分
Gradient Checking Implementation Notes5 分
Yoshua Bengio interview25 分
3件の学習用教材
Clarification about Upcoming Regularization Video1 分
Clarification about Upcoming Understanding dropout Video1 分
Clarification about Upcoming Normalizing Inputs Video1 分
1の練習問題
Practical aspects of deep learning30 分
2

2

5時間で修了

Optimization algorithms

5時間で修了
11件のビデオ (合計92分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
11件のビデオ
Understanding mini-batch gradient descent11 分
Exponentially weighted averages5 分
Understanding exponentially weighted averages9 分
Bias correction in exponentially weighted averages4 分
Gradient descent with momentum9 分
RMSprop7 分
Adam optimization algorithm7 分
Learning rate decay6 分
The problem of local optima5 分
Yuanqing Lin interview13 分
2件の学習用教材
Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1 分
Clarification about Learning Rate Decay Video1 分
1の練習問題
Optimization algorithms30 分
3

3

5時間で修了

Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

5時間で修了
11件のビデオ (合計104分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
11件のビデオ
Using an appropriate scale to pick hyperparameters8 分
Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar6 分
Normalizing activations in a network8 分
Fitting Batch Norm into a neural network12 分
Why does Batch Norm work?11 分
Batch Norm at test time5 分
Softmax Regression11 分
Training a softmax classifier10 分
Deep learning frameworks4 分
TensorFlow16 分
2件の学習用教材
Clarifications about Upcoming Softmax Video1 分
Note about TensorFlow 1 and TensorFlow 210 分
1の練習問題
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks30 分

レビュー

IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION からの人気レビュー

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よくある質問

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