Über diesen Kurs
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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 35 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
5 Stunden zum Abschließen

Introduction to optimization

9 Videos (Gesamt 63 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
Course intro6m
Linear regression9m
Linear classification10m
Gradient descent5m
Overfitting problem and model validation6m
Model regularization5m
Stochastic gradient descent5m
Gradient descent extensions9m
2 Lektüren
Welcome!5m
Hardware for the course10m
2 praktische Übungen
Linear models6m
Overfitting and regularization8m
Woche
2
6 Stunden zum Abschließen

Introduction to neural networks

9 Videos (Gesamt 85 min), 3 Lektüren, 4 Quiz
9 Videos
Chain rule7m
Backpropagation9m
Efficient MLP implementation13m
Other matrix derivatives5m
What is TensorFlow10m
Our first model in TensorFlow10m
What Deep Learning is and is not8m
Deep learning as a language6m
3 Lektüren
Optional reading on matrix derivatives1m
TensorFlow reading1m
Keras reading1m
2 praktische Übungen
Multilayer perceptron10m
Matrix derivatives20m
Woche
3
5 Stunden zum Abschließen

Deep Learning for images

6 Videos (Gesamt 59 min), 3 Quiz
6 Videos
Our first CNN architecture10m
Training tips and tricks for deep CNNs14m
Overview of modern CNN architectures8m
Learning new tasks with pre-trained CNNs5m
A glimpse of other Computer Vision tasks8m
1 praktische Übung
Convolutions and pooling10m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Unsupervised representation learning

9 Videos (Gesamt 81 min), 3 Quiz
9 Videos
Autoencoders 1015m
Autoencoder applications9m
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7m
Natural language processing primer10m
Word embeddings13m
Generative models 1017m
Generative Adversarial Networks10m
Applications of adversarial approach11m
1 praktische Übung
Word embeddings8m
4.6
263 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Introduction to Deep Learning

von DKSep 20th 2019

one of the excellent courses in deep learning. As stated its advanced and enjoyed a lot in solving the assignments. looking forward for more such courses especially in Natural language processing

von AKJun 2nd 2019

one of the best courses I have attended. clear explanation, clear examples, amazing quizzes & Programming Assignment this course is advanced level, don't enroll it if you are a new starter.

Dozenten

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Evgeny Sokolov

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 Panin

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Ekaterina Lobacheva

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Nikita Kazeev

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

Über National Research University Higher School of Economics

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...

Über den Spezialisierung Erweiterte maschinelles Lernen

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Erweiterte maschinelles Lernen

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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