このコースについて

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中級レベル
約31時間で修了
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 Up87%(1,913 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Tensor and Datasets

5時間で修了
6件のビデオ (合計44分), 1 学習用教材, 11 個のテスト
6件のビデオ
1.1 Tensors 1D13 分
1.2 Two-Dimensional Tensors9 分
Differentiation in PyTorch5 分
1.3 Simple Dataset7 分
1.5 Dataset4 分
1件の学習用教材
Labs10 分
5の練習問題
1.1 Tensors 1D5 分
1.2 Two-Dimensional Tensors5 分
1.3 Derivatives in PyTorch5 分
Simple Dataset5 分
Datasets10 分
2

2

2時間で修了

Linear Regression

2時間で修了
7件のビデオ (合計35分)
7件のビデオ
2.1 Linear Regression Training3 分
Loss3 分
Gradient Descent4 分
Cost3 分
Linear Regression PyToch5 分
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 分
7の練習問題
Prediction in One Dimension5 分
Linear Regression Training5 分
Loss5 分
Gradient Descent5 分
Cost5 分
Training Parameters in PyTorch5 分
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 分
3時間で修了

Linear Regression PyTorch Way

3時間で修了
5件のビデオ (合計21分)
5件のビデオ
Mini-Batch Gradient Descent3 分
Optimization in PyTorch3 分
Training, Validation and Test Split4 分
Training, Validation and Test Split PyTorch3 分
4の練習問題
Quiz: Stochastic Gradient Descent5 分
Mini-Batch Gradient Descent5 分
3.3 Optimization in PyTorch5 分
Training and Validation Data PyTorch5 分
3

3

2時間で修了

Multiple Input Output Linear Regression

2時間で修了
4件のビデオ (合計18分)
4件のビデオ
Multiple Linear Regression Training2 分
Linear Regression Multiple Outputs5 分
Multiple Output Linear Regression Training1 分
2の練習問題
Multiple Linear Regression Prediction5 分
Multiple Output Linear Regression5 分
2時間で修了

Logistic Regression for Classification

2時間で修了
4件のビデオ (合計31分)
4件のビデオ
5.1 Logistic Regression: Prediction6 分
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 分
Logistic Regression Cross Entropy Loss10 分
5の練習問題
5.0 Linear Classifiers5 分
5.0 Linear Classifiers5 分
5.1 Logistic Regression: Prediction10 分
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 分
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10 分
4

4

2時間で修了

Softmax Rergresstion

2時間で修了
3件のビデオ (合計18分)
3件のビデオ
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3 分
Softmax PyTorch6 分
3の練習問題
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5 分
6.2 Softmax Prediction5 分
6.3 Softmax PyTorch Quizz5 分
3時間で修了

Shallow Neural Networks

3時間で修了
6件のビデオ (合計33分)
6件のビデオ
More Hidden Neurons2 分
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5 分
7.4 Multi-Class Neural Networks5 分
7.5 Backpropagation5 分
7.5 Activation Functions4 分
6の練習問題
Neural Networks5 分
More Hidden Neurons 5 分
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5 分
Multi-Class Neural Networks5 分
Backpropagation5 分
Activation Functions5 分

レビュー

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よくある質問

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