このコースについて

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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。
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。
中級レベル

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Familiarity with classic Supervised and Unsupervised Learning.

約60時間で修了
英語

学習内容

  • Apply different optimization methods while training and explain different behavior.

  • Use cloud tools and deep learning libraries to implement CNN architecture and train for image classification tasks.

  • Apply deep learning package to sequential data, build models, train, and tune.

習得するスキル

  • Deep Learning
  • Artificial Neural Network
  • Convolutional Neural Network
  • Unsupervised Deep Learning
  • Recurrent Neural Network
柔軟性のある期限
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Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Familiarity with classic Supervised and Unsupervised Learning.

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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

学位の取得を目指しましょう。

This Course is part of an online degree program offered by the コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder). When you enroll in a for-credit non-degree course through the university and complete it online, it counts as credit hours towards a degree at CU-Boulder. All you have to do is apply through the university.

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

10時間で修了

Deep Learning Introduction, Multilayer Perceptron

10時間で修了
6件のビデオ (合計68分), 8 学習用教材, 6 個のテスト
2

2

8時間で修了

Training Neural Networks

8時間で修了
6件のビデオ (合計86分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
3

3

15時間で修了

Deep Learning on Images

15時間で修了
11件のビデオ (合計135分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
4

4

14時間で修了

Deep Learning on Sequential Data

14時間で修了
4件のビデオ (合計44分), 2 学習用教材, 1 個のテスト

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python専門講座について

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。