Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 4 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch
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IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up87%(1,914 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

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
Woche
2

Woche 2

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
Woche
3

Woche 3

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
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Softmax Rergresstion

2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 18 min)
3 Videos
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3m
Softmax PyTorch6m
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

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