Über diesen Kurs

623,634 kürzliche Aufrufe

Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

40%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

21%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 34 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

Karriereergebnisse der Lernenden

35%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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21%

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Zertifikat zur Vorlage

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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 34 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

von

National Research University Higher School of Economics-Logo

National Research University Higher School of Economics

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up83%(6,833 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Introduction to optimization

6 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 64 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
Welcome to AML specialization!2m
Course intro6m
Linear regression9m
Linear classification10m
Gradient descent5m
Overfitting problem and model validation6m
Model regularization5m
Stochastic gradient descent5m
Gradient descent extensions9m
3 Lektüren
About the University10m
Welcome!5m
Hardware for the course10m
2 praktische Übungen
Linear models30m
Overfitting and regularization30m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Introduction to neural networks

5 Stunden zum Abschließen
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

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Deep Learning for images

6 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 59 min)
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 pooling30m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Unsupervised representation learning

5 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 81 min)
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 embeddings30m

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.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..