The course will teach you how to develop deep learning models using Pytorch. The course will start with Pytorch's tensors and Automatic differentiation package. Then each section will cover different models starting off with fundamentals such as Linear Regression, and logistic/softmax regression. Followed by Feedforward deep neural networks, the role of different activation functions, normalization and dropout layers. Then Convolutional Neural Networks and Transfer learning will be covered. Finally, several other Deep learning methods will be covered.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
von
Über diesen Kurs
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Zertifikat zur Vorlage
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100 % online
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Kurs 4 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Englisch, Spanisch
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IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Tensor and Datasets
5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 44 min), 1 Lektüre, 11 Quiz
6 Videos
1.1 Tensors 1D13m
1.2 Two-Dimensional Tensors9m
Differentiation in PyTorch5m
1.3 Simple Dataset7m
1.5 Dataset4m
1 Lektüre
Labs10m
5 praktische Übungen
1.1 Tensors 1D5m
1.2 Two-Dimensional Tensors5m
1.3 Derivatives in PyTorch5m
Simple Dataset5m
Datasets10m
2 Stunden zum Abschließen
Linear Regression
2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 35 min)
7 Videos
2.1 Linear Regression Training3m
Loss3m
Gradient Descent4m
Cost3m
Linear Regression PyToch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
7 praktische Übungen
Prediction in One Dimension5m
Linear Regression Training5m
Loss5m
Gradient Descent5m
Cost5m
Training Parameters in PyTorch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
3 Stunden zum Abschließen
Linear Regression PyTorch Way
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 21 min)
5 Videos
Mini-Batch Gradient Descent3m
Optimization in PyTorch3m
Training, Validation and Test Split4m
Training, Validation and Test Split PyTorch3m
4 praktische Übungen
Quiz: Stochastic Gradient Descent5m
Mini-Batch Gradient Descent5m
3.3 Optimization in PyTorch5m
Training and Validation Data PyTorch5m
2 Stunden zum Abschließen
Multiple Input Output Linear Regression
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 18 min)
4 Videos
Multiple Linear Regression Training2m
Linear Regression Multiple Outputs5m
Multiple Output Linear Regression Training1m
2 praktische Übungen
Multiple Linear Regression Prediction5m
Multiple Output Linear Regression5m
2 Stunden zum Abschließen
Logistic Regression for Classification
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min)
4 Videos
5.1 Logistic Regression: Prediction6m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
5 praktische Übungen
5.0 Linear Classifiers5m
5.0 Linear Classifiers5m
5.1 Logistic Regression: Prediction10m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
2 Stunden zum Abschließen
Softmax Rergresstion
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 18 min)
3 praktische Übungen
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5m
6.2 Softmax Prediction5m
6.3 Softmax PyTorch Quizz5m
3 Stunden zum Abschließen
Shallow Neural Networks
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 33 min)
6 Videos
More Hidden Neurons2m
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5m
7.4 Multi-Class Neural Networks5m
7.5 Backpropagation5m
7.5 Activation Functions4m
6 praktische Übungen
Neural Networks5m
More Hidden Neurons 5m
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5m
Multi-Class Neural Networks5m
Backpropagation5m
Activation Functions5m
Bewertungen
Top-Bewertungen von DEEP NEURAL NETWORKS WITH PYTORCH
von SY29. Apr. 2020
An extremely good course for anyone starting to build deep learning models. I am very satisfied at the end of this course as i was able to code models easily using pytorch. Definitely recomended!!
von RA15. Mai 2020
This is not a bad course at all. One feedback, however, is making the quizzes longer, and adding difficult questions especially concept-based one in the quiz will be more rewarding and valuable.
von KD20. Juli 2020
The right level of detail so that you can dive in. I wish there had been a week to cover RNNs as well though, in particular the best way to handle variable length sequences for RNNs :)
von SS26. Juli 2020
Wonderful course!!! Best among all the courses under AI Engineer Certificate by IBM. Deep learning always haunted me with the maths involved but now I get a very good start with this.
Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer.
You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers.
Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders.
In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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