The goal of this course is to give learners basic understanding of modern neural networks and their applications in computer vision and natural language understanding. The course starts with a recap of linear models and discussion of stochastic optimization methods that are crucial for training deep neural networks. Learners will study all popular building blocks of neural networks including fully connected layers, convolutional and recurrent layers.
提供：
上級機械学習 の専門講座ロシア国立研究大学経済高等学院（National Research University Higher School of Economics）このコースについて
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受講生の就業成果
35%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
40%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
21%
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7の1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。
上級レベル
約34時間で修了
英語
字幕：英語, 韓国語
習得するスキル
Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning
受講生の就業成果
35%
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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ロシア国立研究大学経済高等学院（National Research University Higher School of Economics）
National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more.
シラバス - 本コースの学習内容
6時間で修了
Introduction to optimization
Welcome to the "Introduction to Deep Learning" course! In the first week you'll learn about linear models and stochatic optimization methods. Linear models are basic building blocks for many deep architectures, and stochastic optimization is used to learn every model that we'll discuss in our course.
6時間で修了
10件のビデオ （合計64分）, 3 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
Welcome to AML specialization!2 分
Course intro6 分
Linear regression9 分
Linear classification10 分
Gradient descent5 分
Overfitting problem and model validation6 分
Model regularization5 分
Stochastic gradient descent5 分
Gradient descent extensions9 分
3件の学習用教材
About the University10 分
Welcome!5 分
Hardware for the course10 分
2の練習問題
Linear models30 分
Overfitting and regularization30 分
5時間で修了
Introduction to neural networks
This module is an introduction to the concept of a deep neural network. You'll begin with the linear model and finish with writing your very first deep network.
5時間で修了
9件のビデオ （合計85分）, 3 readings, 4 quizzes
9件のビデオ
Chain rule7 分
Backpropagation9 分
Efficient MLP implementation13 分
Other matrix derivatives5 分
What is TensorFlow10 分
Our first model in TensorFlow10 分
What Deep Learning is and is not8 分
Deep learning as a language6 分
3件の学習用教材
Optional reading on matrix derivatives1 分
TensorFlow reading1 分
Keras reading1 分
2の練習問題
Multilayer perceptron10 分
Matrix derivatives20 分
6時間で修了
Deep Learning for images
In this week you will learn about building blocks of deep learning for image input. You will learn how to build Convolutional Neural Network (CNN) architectures with these blocks and how to quickly solve a new task using so-called pre-trained models.
6時間で修了
6件のビデオ （合計59分）
6件のビデオ
Our first CNN architecture10 分
Training tips and tricks for deep CNNs14 分
Overview of modern CNN architectures8 分
Learning new tasks with pre-trained CNNs5 分
A glimpse of other Computer Vision tasks8 分
1の練習問題
Convolutions and pooling30 分
5時間で修了
Unsupervised representation learning
This week we're gonna dive into unsupervised parts of deep learning. You'll learn how to generate, morph and search images with deep learning.
5時間で修了
9件のビデオ （合計81分）
9件のビデオ
Autoencoders 1015 分
Autoencoder applications9 分
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7 分
Natural language processing primer10 分
Word embeddings13 分
Generative models 1017 分
Generative Adversarial Networks10 分
Applications of adversarial approach11 分
1の練習問題
Word embeddings30 分
レビュー
INTRODUCTION TO DEEP LEARNING からの人気レビュー
DKにより2019年9月19日
one of the excellent courses in deep learning. As stated its advanced and enjoyed a lot in solving the assignments. looking forward for more such courses especially in Natural language processing
TPにより2020年8月8日
A very good course and it is truly insightful. This course deals with more on the concepts therefore I have a better understanding of what is really happening when I build deep learning models.
MOにより2017年12月16日
I found the content to be interesting and on a good level of advancement, but I also found the exercises to be buggy sometimes or not well thought, which cost a lot of extra time spent on it.
AKにより2019年6月1日
one of the best courses I have attended. clear explanation, clear examples, amazing quizzes & Programming Assignment this course is advanced level, don't enroll it if you are a new starter.
上級機械学習専門講座について
This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
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。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
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。
Is financial aid available?
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
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。
