このコースについて

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Learner Career Outcomes

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった

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5の3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。

初級レベル

約7時間で修了

推奨:2 weeks of study, 3-4 hours/week...

英語

字幕:中国語(繁体), 中国語(簡体), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語...

習得するスキル

Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning

Learner Career Outcomes

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

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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。

初級レベル

約7時間で修了

推奨:2 weeks of study, 3-4 hours/week...

英語

字幕:中国語(繁体), 中国語(簡体), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語...

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

2時間で修了

ML Strategy (1)

2時間で修了
13件のビデオ (合計100分), 1 reading, 1 quiz
13件のビデオ
Orthogonalization10 分
Single number evaluation metric7 分
Satisficing and Optimizing metric5 分
Train/dev/test distributions6 分
Size of the dev and test sets5 分
When to change dev/test sets and metrics11 分
Why human-level performance?5 分
Avoidable bias6 分
Understanding human-level performance11 分
Surpassing human-level performance6 分
Improving your model performance4 分
Andrej Karpathy interview15 分
1件の学習用教材
Machine Learning flight simulator2 分
1の練習問題
Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45 分
2

2

3時間で修了

ML Strategy (2)

3時間で修了
11件のビデオ (合計132分)
11件のビデオ
Cleaning up incorrectly labeled data13 分
Build your first system quickly, then iterate6 分
Training and testing on different distributions10 分
Bias and Variance with mismatched data distributions18 分
Addressing data mismatch10 分
Transfer learning11 分
Multi-task learning12 分
What is end-to-end deep learning?11 分
Whether to use end-to-end deep learning10 分
Ruslan Salakhutdinov interview17 分
1の練習問題
Autonomous driving (case study)45 分
4.8
3,724件のレビューChevron Right

Structuring Machine Learning Projects からの人気レビュー

by AMNov 23rd 2017

I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysys and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.

by DCMar 8th 2018

Going beyond the technical details, this part of the course goes into the high level view on how to direct your efforts in a ML project. Really enjoyable and useful. Thanks for making this available!

講師

インストラクターの画像、Andrew Ng

Andrew Ng 

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
インストラクターの画像、Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri 

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science
インストラクターの画像、Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh 

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec

deeplearning.aiについて

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

ディープラーニング専門講座について

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
ディープラーニング

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。

  • コースに登録する際、専門講座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。

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。