この専門講座について
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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

中級レベル

約3か月で修了

推奨11時間/週

英語

字幕:英語, 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, スペイン語, 日本語...

習得するスキル

TensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural NetworkDeep Learning

100%オンラインコース

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中級レベル

約3か月で修了

推奨11時間/週

英語

字幕:英語, 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, スペイン語, 日本語...

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5コースあります。

コース1

ニューラルネットワークとディープラーニング

4.9
58,805件の評価
11,167件のレビュー
コース2

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

4.9
37,139件の評価
3,964件のレビュー
コース3

Structuring Machine Learning Projects

4.8
30,506件の評価
3,209件のレビュー
コース4

Convolutional Neural Networks

4.9
24,146件の評価
2,914件のレビュー

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
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Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

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

業界パートナー

Industry Partner Logo #0

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....

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。

  • この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。

  • Expected:

    Programming experience. The course is taught in Python. We assume you have basic programming skills (understanding of for loops, if/else statements, data structures such as lists and dictionaries).

    Recommended:

    - Mathematics: basic linear algebra (matrix vector operations and notation) will help.

    - Machine Learning: a basic knowledge of machine learning (how do we represent data, what does a machine learning model do) will help. If you have taken Andrew Ng's Machine Learning course on Coursera, you're good of course!

  • No, these courses have sessions that start every few weeks. Once you enroll in a Specialization, you can take the courses at your own pace and even switch sessions if you fall behind. Please visit the Learner Help Center if you have any more questions about enrollment and sessions: https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/209818613

  • To request a receipt: In your Coursera account, open your My Purchases page. Find the course or Specialization you want a receipt for, and click "Email Receipt." The receipt will be sent within 24 hours. More instructions on requesting a receipt are here: https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/208280236

  • Please go to https://www.coursera.org/enterprise for more information, to contact Coursera, and to pick a plan. For each plan, you decide the number of courses each person can take and hand-pick the collection of courses they can choose from.

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。