このコースについて

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受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

35%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

11%

昇給や昇進につながった
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。
次における5の1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。
中級レベル
約20時間で修了
英語

習得するスキル

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

受講生の就業成果

36%

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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Placeholder

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(164,698 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Introduction to deep learning

2時間で修了
7件のビデオ (合計76分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
Welcome5 分
What is a neural network?7 分
Supervised Learning with Neural Networks8 分
Why is Deep Learning taking off?10 分
About this Course2 分
Course Resources1 分
Geoffrey Hinton interview40 分
2件の学習用教材
Frequently Asked Questions10 分
How to use Discussion Forums10 分
1の練習問題
Introduction to deep learning30 分
2

2

8時間で修了

Neural Networks Basics

8時間で修了
19件のビデオ (合計161分), 7 学習用教材, 3 個のテスト
19件のビデオ
Logistic Regression5 分
Logistic Regression Cost Function8 分
Gradient Descent11 分
Derivatives7 分
More Derivative Examples10 分
Computation graph3 分
Derivatives with a Computation Graph14 分
Logistic Regression Gradient Descent6 分
Gradient Descent on m Examples8 分
Vectorization8 分
More Vectorization Examples6 分
Vectorizing Logistic Regression7 分
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9 分
Broadcasting in Python11 分
A note on python/numpy vectors6 分
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3 分
Explanation of logistic regression cost function (optional)7 分
Pieter Abbeel interview16 分
7件の学習用教材
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 分
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1 分
Derivation of DL/dz (optional reading)10 分
Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 分
Clarification of "dz"10 分
Deep Learning Honor Code2 分
Programming Assignment FAQ10 分
1の練習問題
Neural Network Basics30 分
3

3

5時間で修了

Shallow neural networks

5時間で修了
12件のビデオ (合計109分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
12件のビデオ
Neural Network Representation5 分
Computing a Neural Network's Output9 分
Vectorizing across multiple examples9 分
Explanation for Vectorized Implementation7 分
Activation functions10 分
Why do you need non-linear activation functions?5 分
Derivatives of activation functions7 分
Gradient descent for Neural Networks9 分
Backpropagation intuition (optional)15 分
Random Initialization7 分
Ian Goodfellow interview14 分
2件の学習用教材
Clarification: Activation Function1 分
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1 分
1の練習問題
Shallow Neural Networks30 分
4

4

5時間で修了

Deep Neural Networks

5時間で修了
8件のビデオ (合計64分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
8件のビデオ
Forward Propagation in a Deep Network7 分
Getting your matrix dimensions right11 分
Why deep representations?10 分
Building blocks of deep neural networks8 分
Forward and Backward Propagation10 分
Parameters vs Hyperparameters7 分
What does this have to do with the brain?3 分
3件の学習用教材
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1 分
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1 分
Clarification about What does this have to do with the brain video1 分
1の練習問題
Key concepts on Deep Neural Networks30 分

レビュー

ニューラルネットワークとディープラーニング からの人気レビュー

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よくある質問

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