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習得するスキル

Deep LearningArtificial Neural NetworkArtificial Intelligence (AI)Machine Learningkeras
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

2時間で修了
4件のビデオ (合計17分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
Welcome2 分
Introduction to Deep Learning4 分
Neurons and Neural Networks3 分
Artificial Neural Networks5 分
1件の学習用教材
Syllabus10 分
1の練習問題
Introduction to Neural Networks and Deep Learning30 分
2

2

1時間で修了

Artificial Neural Networks

1時間で修了
4件のビデオ (合計22分)
4件のビデオ
Backpropagation9 分
Vanishing Gradient1 分
Activation Functions5 分
1の練習問題
Artificial Neural Networks30 分
3

3

3時間で修了

Keras and Deep Learning Libraries

3時間で修了
3件のビデオ (合計16分)
3件のビデオ
Regression Models with Keras6 分
Classification Models with Keras5 分
1の練習問題
Keras and Deep Learning Libraries30 分
4

4

2時間で修了

Deep Learning Models

2時間で修了
4件のビデオ (合計17分)
4件のビデオ
Convolutional Neural Networks8 分
Recurrent Neural Networks2 分
Autoencoders2 分
1の練習問題
Deep Learning Models30 分

レビュー

INTRODUCTION TO DEEP LEARNING & NEURAL NETWORKS WITH KERAS からの人気レビュー

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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

  • 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。