このコースについて
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次における4の4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

You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.

約8時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Solve time series and forecasting problems in TensorFlow

  • Check

    Prepare data for time series learning using best practices

  • Check

    Explore how RNNs and ConvNets can be used for predictions

  • Check

    Build a sunspot prediction model using real-world data

習得するスキル

ForecastingMachine LearningTensorflowTime Seriesprediction

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中級レベル

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約8時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Sequences and Prediction

10件のビデオ (合計33分), 3 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
Time series examples4 分
Machine learning applied to time series1 分
Common patterns in time series5 分
Introduction to time series4 分
Train, validation and test sets3 分
Metrics for evaluating performance2 分
Moving average and differencing2 分
Trailing versus centered windows1 分
Forecasting4 分
3件の学習用教材
Introduction to time series notebook10 分
Forecasting notebook10 分
Week 1 Wrap up10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz
2
3時間で修了

Deep Neural Networks for Time Series

10件のビデオ (合計27分), 5 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
Preparing features and labels4 分
Preparing features and labels3 分
Feeding windowed dataset into neural network2 分
Single layer neural network2 分
Machine learning on time windows37
Prediction2 分
More on single layer neural network2 分
Deep neural network training, tuning and prediction4 分
Deep neural network3 分
5件の学習用教材
Preparing features and labels notebook10 分
Sequence bias10 分
Single layer neural network notebook10 分
Deep neural network notebook10 分
Week 2 Wrap up10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz
3
3時間で修了

Recurrent Neural Networks for Time Series

10件のビデオ (合計20分), 5 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
Conceptual overview2 分
Shape of the inputs to the RNN2 分
Outputting a sequence1 分
Lambda layers1 分
Adjusting the learning rate dynamically2 分
RNN1 分
LSTM1 分
Coding LSTMs2 分
More on LSTM1 分
5件の学習用教材
More info on Huber loss10 分
RNN notebook10 分
Link to the LSTM lesson10 分
LSTM notebook10 分
Week 3 Wrap up10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz
4
3時間で修了

Real-world time series data

11件のビデオ (合計24分), 5 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Convolutions58
Bi-directional LSTMs3 分
LSTM1 分
Real data - sunspots3 分
Train and tune the model3 分
Prediction1 分
Sunspots1 分
Combining our tools for analysis3 分
Congratulations!38
Specialization wrap up - A conversation with Andrew Ng2 分
5件の学習用教材
Convolutional neural networks course10 分
More on batch sizing10 分
LSTM notebook10 分
Sunspots notebook10 分
Wrap up10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz
4.6
114件のレビューChevron Right

Sequences, Time Series and Prediction からの人気レビュー

by ORAug 4th 2019

It was an amazing experience to learn from such great experts in the field and get a complete understanding of all the concepts involved and also get thorough understanding of the programming skills.

by YKSep 30th 2019

A step by step explanation of how to use TensorFlow 2.0 for building a Neural network for sequences and time series. With detailed examples of code and of how to choose hyper-parameters.

講師

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Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

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....

TensorFlow in Practice専門講座について

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Courses 1-3 are available now, with Course 4 launching in July....
TensorFlow in Practice

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。