このコースについて

210,593 最近の表示
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6の4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。
中級レベル
約30時間で修了
英語
字幕:英語
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6の4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。
中級レベル
約30時間で修了
英語
字幕:英語

提供:

IBM ロゴ

IBM

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up86%(1,492 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 reading, 11 quizzes
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

DEEP NEURAL NETWORKS WITH PYTORCH からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

IBM AI Engineering プロフェッショナル認定について

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
IBM AI Engineering

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、修了証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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

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。