If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago.
提供：
ディープラーニング の専門講座deeplearning.ai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
字幕：中国語（繁体）, アラビア語, フランス語, ウクライナ語, 中国語（簡体）, ポルトガル語（ブラジル）, ベトナム語, 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語, 日本語
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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コースが具体的なキャリアアップにつながった
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昇給や昇進につながった
共有できる証明書
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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。
中級レベル
約20時間で修了
英語
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提供：
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.
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
8時間で修了
Neural Networks Basics
Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.
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
5時間で修了
Shallow neural networks
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
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
5時間で修了
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
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
LVにより2019年4月6日
A bit easy (python wise) but maybe that's just a reflection of personal experience / practice. The contest is easy to digest (week to week) and the intuitions are well thought of in their explanation.
AGにより2019年3月6日
I understand all those thing which you have discussed in this course and I also like the way first tell story of concet and assign assignment. Now I fall in love with neural network and deep learning.
MHにより2018年6月29日
Very good course to start Deep learning. But you need to have the basic idea first. I would suggest to do the Stanford Andrew Ng Machine Learning course first and then take this specialization courses
AHにより2020年4月29日
Amazing course, the lecturer breaks makes it very simple and quizzes, assignments were very helpful to ensure your understanding of the content. Hope for future learners you provide code model-answers
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
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。
返金ポリシーについて教えてください。
サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
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。
