このコースについて

188,543 最近の表示
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。
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25時間で修了
英語
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。
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25時間で修了
英語

提供:

Placeholder

デューク大学(Duke University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up96%(4,549 件の評価)Info
1

1

7時間で修了

Simple Introduction to Machine Learning

7時間で修了
23件のビデオ (合計163分), 1 学習用教材, 10 個のテスト
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 PyTorch3 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

2

4時間で修了

Basics of Model Learning

4時間で修了
6件のビデオ (合計44分)
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 PyTorch1 分
3の練習問題
Lesson One30 分
Lesson 230 分
Week 2 Comprehensive
3

3

4時間で修了

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

4時間で修了
8件のビデオ (合計45分)
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 PyTorch45
4の練習問題
Lesson One10 分
Lesson 230 分
Lesson 330 分
Week 3 Comprehensive
4

4

5時間で修了

Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

5時間で修了
13件のビデオ (合計136分)
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 PyTorch48
4の練習問題
Lesson 12 分
Lesson 22 分
Lesson 32 分
Week 4 Comprehensive30 分

レビュー

INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

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。