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

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

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
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約34時間で修了
英語

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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)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up85%(9,271 件の評価)Info
1

1

6時間で修了

Introduction to optimization

6時間で修了
10件のビデオ (合計64分), 4 学習用教材, 3 個のテスト
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
4件の学習用教材
About the University10 分
Rules on the academic integrity in the course10 分
Welcome!5 分
Hardware for the course10 分
2の練習問題
Linear models30 分
Overfitting and regularization30 分
2

2

5時間で修了

Introduction to neural networks

5時間で修了
9件のビデオ (合計85分), 3 学習用教材, 4 個のテスト
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
3

3

6時間で修了

Deep Learning for images

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
4

4

5時間で修了

Unsupervised representation 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

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よくある質問

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。