この専門講座について

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

上級レベル

英語

字幕:英語, 韓国語
User
このSpecializationを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Biostatisticians
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専門講座の仕組み

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には7コースあります。

コース1

Introduction to Deep Learning

4.6
1,125件の評価
255件のレビュー
コース2

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

4.7
708件の評価
151件のレビュー
コース3

Bayesian Methods for Machine Learning

4.6
414件の評価
111件のレビュー
コース4

Practical Reinforcement Learning

4.1
268件の評価
70件のレビュー

講師

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Mikhail Hushchyn

Researcher at Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Zobnin

Accosiate professor
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Artemov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Sergey Yudin

Analyst-developer
Yandex
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Alexander Guschin

Visiting lecturer at HSE, Lecturer at MIPT
HSE Faculty of Computer Science
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Nikita Kazeev

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Andrei Ustyuzhanin

Head of Laboratory for Methods of Big Data Analysis
HSE Faculty of Computer Science
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Dmitry Ulyanov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Marios Michailidis

Research Data Scientist
H2O.ai
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Daniil Polykovskiy

Sr. Research Scientist
HSE Faculty of Computer Science
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Ekaterina Lobacheva

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Novikov

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Dmitry Altukhov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Pavel Shvechikov

Researcher at HSE and Sberbank AI Lab
HSE Faculty of Computer Science
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Anton Konushin

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Kozlova

Team Lead
Yandex
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Mikhail Trofimov

Visiting lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Panin

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Potapenko

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

業界パートナー

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ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)について

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 8-10 months.

  • As prerequisites we assume calculus and linear algebra (especially derivatives, matrices and operations with them), probability theory (random variables, distributions, moments), basic programming in python (functions, loops, numpy), basic machine learning (linear models, decision trees, boosting and random forests). Our intended audience are all people who are already familiar with basic machine learning and want to get a hand-on experience of research and development in the field of modern machine learning.

  • We recommend taking the “Intro to Deep Learning” course first as most of the subsequent courses will build on its material. All other courses can be taken in any order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • After completing 7 courses of the Specialization you will be able to:

    Use modern deep neural networks for various machine learning problems with complex inputs;

    Participate in data science competitions and use the most popular and effective machine learning tools;

    Adopt the best practices of data exploration, preprocessing and feature engineering;

    Perform Bayesian inference, understand Bayesian Neural Networks and Variational Autoencoders;

    Use reinforcement learning methods to build agents for games and other environments;

    Solve computer vision problems with a combination of deep models and classical computer vision algorithms;

    Outline state-of-the-art techniques for natural language tasks, such as sentiment analysis, semantic slot filling, summarization, topics detection, and many others;

    Build goal-oriented dialogue agents and train them to hold a human-like conversation;

    Understand limitations of standard machine learning methods and design new algorithms for new tasks.

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。