このコースについて
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次における1の1コース

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18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), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語, 日本語...
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Researchers
  • Data Engineers

習得するスキル

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning
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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Introduction to deep learning

7件のビデオ (合計76分), 2 readings, 1 quiz
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 learning20 分
2
8時間で修了

Neural Networks Basics

19件のビデオ (合計161分), 7 readings, 3 quizzes
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 part 110 分
Derivation of DL/dz part 210 分
Clarification of "dz"10 分
Deep Learning Honor Code2 分
Programming Assignment FAQ10 分
1の練習問題
Neural Network Basics20 分
3
5時間で修了

Shallow neural networks

12件のビデオ (合計109分), 2 readings, 2 quizzes
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 Networks20 分
4
5時間で修了

Deep Neural Networks

8件のビデオ (合計64分), 3 readings, 3 quizzes
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 Networks20 分
4.9
11408件のレビューChevron Right

39%

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

11%

昇給や昇進につながった

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

by JPFeb 12th 2018

I would love some pointers to additional references for each video. Also, the instructor keeps saying that the math behind backprop is hard. What about an optional video with that? Otherwise, awesome!

by WYJun 26th 2018

Really, really good course. Especially the tips of avoiding possible bugs due to shapes. Also impressed by the heroes' stories. Genuinely inspired and thoughtfully educated by Professor Ng. Thank you!

講師

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Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

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

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

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。