このコースについて

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受講生の就業成果

41%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

37%

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15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...

習得するスキル

HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning

受講生の就業成果

41%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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昇給や昇進につながった

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英語

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(37,712 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 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 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 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 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 readings, 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
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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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。