このコースについて
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Learner Career Outcomes

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。

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16時間で修了

推奨:4 weeks of study, 2-5 hours/week...

英語

字幕:英語

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シラバス - 本コースの学習内容

1
8時間で修了

Simple Introduction to Machine Learning

23件のビデオ (合計164分), 1 reading, 10 quizzes
23件のビデオ
What Is Machine Learning?5 分
Logistic Regression9 分
Interpretation of Logistic Regression9 分
Motivation for Multilayer Perceptron4 分
Multilayer Perceptron Concepts5 分
Multilayer Perceptron Math Model6 分
Deep Learning6 分
Example: Document Analysis3 分
Interpretation of Multilayer Perceptron9 分
Transfer Learning5 分
Model Selection7 分
Early History of Neural Networks14 分
Hierarchical Structure of Images6 分
Convolution Filters9 分
Convolutional Neural Network3 分
CNN Math Model6 分
How the Model Learns8 分
Advantages of Hierarchical Features4 分
CNN on Real Images9 分
Applications in Use and Practice10 分
Deep Learning and Transfer Learning7 分
Introduction to TensorFlow3 分
1件の学習用教材
Math for Data Science10 分
10の練習問題
Intro to Machine Learning8 分
Logistic Regression8 分
Multilayer Perceptron8 分
Deep Learning8 分
Model Selection8 分
History of Neural Networks8 分
CNN Concepts10 分
CNN Math Model4 分
Applications In Use and Practice
Week 1 Comprehensive
2
3時間で修了

Basics of Model Learning

6件のビデオ (合計44分), 3 quizzes
6件のビデオ
How Do We Evaluate Our Networks?12 分
How Do We Learn Our Network?7 分
How Do We Handle Big Data?10 分
Early Stopping2 分
Model Learning with TensorFlow49
3の練習問題
Lesson One10 分
Lesson 210 分
Week 2 Comprehensive
3
3時間で修了

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

8件のビデオ (合計45分), 4 quizzes
8件のビデオ
Breakdown of the Convolution (1D and 2D)8 分
Core Components of the Convolutional Layer7 分
Activation Functions4 分
Pooling and Fully Connected Layers4 分
Training the Network6 分
Transfer Learning and Fine-Tuning4 分
CNN with TensorFlow52
4の練習問題
Lesson One10 分
Lesson 210 分
Lesson 36 分
Week 3 Comprehensive
4
4時間で修了

Introduction to Natural Language Processing

13件のビデオ (合計136分), 4 quizzes
13件のビデオ
Words to Vectors7 分
Example of Word Embeddings11 分
Neural Model of Text14 分
The Softmax Function7 分
Methods for Learning Model Parameters9 分
More Details on How to Learn Model Parameters6 分
The Recurrent Neural Network11 分
Long Short-Term Memory20 分
Long Short-Term Memory Review11 分
Use of LSTM for Text Synthesis9 分
Simple and Effective Alternative Methods for Neural NLP15 分
Natural Language Processing with TensorFlow41
4の練習問題
Lesson 12 分
Lesson 22 分
Lesson 32 分
Week 4 Comprehensive30 分
4.6
36件のレビューChevron Right

Introduction to Machine Learning からの人気レビュー

by GCJul 9th 2019

Very good introductory course, I highly recommend it to anyone looking to get a flavour of the methods behind the recent advances in AI without going into super-technical details.

by RBJul 30th 2019

I liked the pace and the tensor flow applications. This should be upgraded to TF 2.0 at some point. Also, I would've appreciated some GAN material.

講師

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Lawrence Carin

James L. Meriam Professor of Electrical and Computer Engineering
Electrical and Computer Engineering

デューク大学(Duke University)について

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。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。

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。