このコースについて
691,959 最近の表示

次における5の2コース

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。

初級レベル

約14時間で修了

推奨:3 weeks, 3-6 hours per week...

英語

字幕:中国語(繁体), 中国語(簡体), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語...
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Scientists
  • Researchers

習得するスキル

HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Scientists
  • Researchers

次における5の2コース

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。

初級レベル

約14時間で修了

推奨:3 weeks, 3-6 hours per week...

英語

字幕:中国語(繁体), 中国語(簡体), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語...

シラバス - 本コースの学習内容

1
8時間で修了

Practical aspects of Deep Learning

15件のビデオ (合計131分), 3 readings, 4 quizzes
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 learning20 分
2
4時間で修了

Optimization algorithms

11件のビデオ (合計92分), 2 readings, 2 quizzes
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 algorithms20 分
3
5時間で修了

Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

11件のビデオ (合計104分), 1 reading, 2 quizzes
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
1件の学習用教材
Clarifications about Upcoming Softmax Video1 分
1の練習問題
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks20 分
4.9
4051件のレビューChevron Right

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

36%

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

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization からの人気レビュー

by XGOct 31st 2017

Thank you Andrew!! I know start to use Tensorflow, however, this tool is not well for a research goal. Maybe, pytorch could be considered in the future!! And let us know how to use pytorch in Windows.

by CVDec 24th 2017

Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow\n\nThanks.

講師

Avatar

Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
Avatar

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Avatar

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

deeplearning.aiについて

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

ディープラーニング専門講座について

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
ディープラーニング

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

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。