Über diesen Kurs
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Ca. 56 Stunden zum Abschließen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Introduction

5 Videos (Gesamt 42 min), 9 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Welcome6m
What is Machine Learning?7m
Supervised Learning12m
Unsupervised Learning14m
9 Lektüren
Machine Learning Honor Code8m
What is Machine Learning?5m
How to Use Discussion Forums4m
Supervised Learning4m
Unsupervised Learning3m
Who are Mentors?3m
Get to Know Your Classmates8m
Frequently Asked Questions11m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Introduction10m
2 Stunden zum Abschließen

Linear Regression with One Variable

7 Videos (Gesamt 70 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Cost Function8m
Cost Function - Intuition I11m
Cost Function - Intuition II8m
Gradient Descent11m
Gradient Descent Intuition11m
Gradient Descent For Linear Regression10m
8 Lektüren
Model Representation3m
Cost Function3m
Cost Function - Intuition I4m
Cost Function - Intuition II3m
Gradient Descent3m
Gradient Descent Intuition3m
Gradient Descent For Linear Regression6m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Linear Regression with One Variable10m
2 Stunden zum Abschließen

Linear Algebra Review

6 Videos (Gesamt 61 min), 7 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Addition and Scalar Multiplication6m
Matrix Vector Multiplication13m
Matrix Matrix Multiplication11m
Matrix Multiplication Properties9m
Inverse and Transpose11m
7 Lektüren
Matrices and Vectors2m
Addition and Scalar Multiplication3m
Matrix Vector Multiplication2m
Matrix Matrix Multiplication2m
Matrix Multiplication Properties2m
Inverse and Transpose3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Linear Algebra10m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Linear Regression with Multiple Variables

8 Videos (Gesamt 65 min), 16 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Gradient Descent for Multiple Variables5m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8m
Features and Polynomial Regression7m
Normal Equation16m
Normal Equation Noninvertibility5m
Working on and Submitting Programming Assignments3m
16 Lektüren
Setting Up Your Programming Assignment Environment8m
Access the MATLAB Online Trial and the Exercise Files for MATLAB Users3m
Installing Octave on Windows3m
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10m
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3m
Installing Octave on GNU/Linux7m
More Octave/MATLAB resources10m
Multiple Features3m
Gradient Descent For Multiple Variables2m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4m
Features and Polynomial Regression3m
Normal Equation3m
Normal Equation Noninvertibility2m
Programming tips from Mentors10m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Linear Regression with Multiple Variables10m
5 Stunden zum Abschließen

Octave/Matlab Tutorial

6 Videos (Gesamt 80 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Moving Data Around16m
Computing on Data13m
Plotting Data9m
Control Statements: for, while, if statement12m
Vectorization13m
1 Lektüre
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Octave/Matlab Tutorial10m
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Logistic Regression

7 Videos (Gesamt 71 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Hypothesis Representation7m
Decision Boundary14m
Cost Function10m
Simplified Cost Function and Gradient Descent10m
Advanced Optimization14m
Multiclass Classification: One-vs-all6m
8 Lektüren
Classification2m
Hypothesis Representation3m
Decision Boundary3m
Cost Function3m
Simplified Cost Function and Gradient Descent3m
Advanced Optimization3m
Multiclass Classification: One-vs-all3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Logistic Regression10m
4 Stunden zum Abschließen

Regularization

4 Videos (Gesamt 39 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Cost Function10m
Regularized Linear Regression10m
Regularized Logistic Regression8m
5 Lektüren
The Problem of Overfitting3m
Cost Function3m
Regularized Linear Regression3m
Regularized Logistic Regression3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Regularization10m
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Neural Networks: Representation

7 Videos (Gesamt 63 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Neurons and the Brain7m
Model Representation I12m
Model Representation II11m
Examples and Intuitions I7m
Examples and Intuitions II10m
Multiclass Classification3m
6 Lektüren
Model Representation I6m
Model Representation II6m
Examples and Intuitions I2m
Examples and Intuitions II3m
Multiclass Classification3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Neural Networks: Representation10m
4.9
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Top-Bewertungen von Maschinelles Lernen

von MNOct 31st 2017

Great overview, enough details to have a good understanding of why the techniques work well. Especially appreciated the practical advice regarding debugging, algorithm evaluation and ceiling analysis.

von NNOct 15th 2016

It's a good introduction - not too complicated and covers a wide range of topics. The programming exercises are well put together and significantly help understanding. The free Matlab license is nice.

Dozent

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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

Über Stanford University

The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States....

Häufig gestellte Fragen

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