このコースについて

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受講生の就業成果

40%

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
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。
約60時間で修了
英語

習得するスキル

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

受講生の就業成果

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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スタンフォード大学(Stanford University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(1,267,682 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Introduction

2時間で修了
5件のビデオ (合計42分), 9 readings, 1 quiz
5件のビデオ
Welcome6 分
What is Machine Learning?7 分
Supervised Learning12 分
Unsupervised Learning14 分
9件の学習用教材
Machine Learning Honor Code8 分
What is Machine Learning?5 分
How to Use Discussion Forums4 分
Supervised Learning4 分
Unsupervised Learning3 分
Who are Mentors?3 分
Get to Know Your Classmates8 分
Frequently Asked Questions11 分
Lecture Slides20 分
1の練習問題
Introduction30 分
2時間で修了

Linear Regression with One Variable

2時間で修了
7件のビデオ (合計70分), 8 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Cost Function8 分
Cost Function - Intuition I11 分
Cost Function - Intuition II8 分
Gradient Descent11 分
Gradient Descent Intuition11 分
Gradient Descent For Linear Regression10 分
8件の学習用教材
Model Representation3 分
Cost Function3 分
Cost Function - Intuition I4 分
Cost Function - Intuition II3 分
Gradient Descent3 分
Gradient Descent Intuition3 分
Gradient Descent For Linear Regression6 分
Lecture Slides20 分
1の練習問題
Linear Regression with One Variable30 分
2時間で修了

Linear Algebra Review

2時間で修了
6件のビデオ (合計61分), 7 readings, 1 quiz
6件のビデオ
Addition and Scalar Multiplication6 分
Matrix Vector Multiplication13 分
Matrix Matrix Multiplication11 分
Matrix Multiplication Properties9 分
Inverse and Transpose11 分
7件の学習用教材
Matrices and Vectors2 分
Addition and Scalar Multiplication3 分
Matrix Vector Multiplication2 分
Matrix Matrix Multiplication2 分
Matrix Multiplication Properties2 分
Inverse and Transpose3 分
Lecture Slides10 分
1の練習問題
Linear Algebra30 分
2

2

3時間で修了

Linear Regression with Multiple Variables

3時間で修了
8件のビデオ (合計65分), 16 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Gradient Descent for Multiple Variables5 分
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8 分
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8 分
Features and Polynomial Regression7 分
Normal Equation16 分
Normal Equation Noninvertibility5 分
Working on and Submitting Programming Assignments3 分
16件の学習用教材
Setting Up Your Programming Assignment Environment8 分
Access to MATLAB Online and the Exercise Files for MATLAB Users3 分
Installing Octave on Windows3 分
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10 分
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3 分
Installing Octave on GNU/Linux7 分
More Octave/MATLAB resources10 分
Multiple Features3 分
Gradient Descent For Multiple Variables2 分
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3 分
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4 分
Features and Polynomial Regression3 分
Normal Equation3 分
Normal Equation Noninvertibility2 分
Programming tips from Mentors10 分
Lecture Slides20 分
1の練習問題
Linear Regression with Multiple Variables30 分
5時間で修了

Octave/Matlab Tutorial

5時間で修了
6件のビデオ (合計80分), 1 reading, 2 quizzes
6件のビデオ
Moving Data Around16 分
Computing on Data13 分
Plotting Data9 分
Control Statements: for, while, if statement12 分
Vectorization13 分
1件の学習用教材
Lecture Slides10 分
1の練習問題
Octave/Matlab Tutorial30 分
3

3

2時間で修了

Logistic Regression

2時間で修了
7件のビデオ (合計71分), 8 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Hypothesis Representation7 分
Decision Boundary14 分
Cost Function10 分
Simplified Cost Function and Gradient Descent10 分
Advanced Optimization14 分
Multiclass Classification: One-vs-all6 分
8件の学習用教材
Classification2 分
Hypothesis Representation3 分
Decision Boundary3 分
Cost Function3 分
Simplified Cost Function and Gradient Descent3 分
Advanced Optimization3 分
Multiclass Classification: One-vs-all3 分
Lecture Slides10 分
1の練習問題
Logistic Regression30 分
5時間で修了

Regularization

5時間で修了
4件のビデオ (合計39分), 5 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
Cost Function10 分
Regularized Linear Regression10 分
Regularized Logistic Regression8 分
5件の学習用教材
The Problem of Overfitting3 分
Cost Function3 分
Regularized Linear Regression3 分
Regularized Logistic Regression3 分
Lecture Slides10 分
1の練習問題
Regularization30 分
4

4

5時間で修了

Neural Networks: Representation

5時間で修了
7件のビデオ (合計63分), 6 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
Neurons and the Brain7 分
Model Representation I12 分
Model Representation II11 分
Examples and Intuitions I7 分
Examples and Intuitions II10 分
Multiclass Classification3 分
6件の学習用教材
Model Representation I6 分
Model Representation II6 分
Examples and Intuitions I2 分
Examples and Intuitions II3 分
Multiclass Classification3 分
Lecture Slides10 分
1の練習問題
Neural Networks: Representation30 分

レビュー

機械学習 からの人気レビュー

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よくある質問

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