Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Ukrainisch, Chinesisch (vereinfacht), Portugiesisch (Brasilien), Koreanisch, Türkisch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Introduction to deep learning

7 Videos (Gesamt 76 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
What is a neural network?7m
Supervised Learning with Neural Networks8m
Why is Deep Learning taking off?10m
About this Course2m
Course Resources1m
Geoffrey Hinton interview40m
2 Lektüren
Frequently Asked Questions10m
How to use Discussion Forums10m
1 praktische Übung
Introduction to deep learning20m
Woche
2
8 Stunden zum Abschließen

Neural Networks Basics

19 Videos (Gesamt 161 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
19 Videos
Logistic Regression5m
Logistic Regression Cost Function8m
Gradient Descent11m
Derivatives7m
More Derivative Examples10m
Computation graph3m
Derivatives with a Computation Graph14m
Logistic Regression Gradient Descent6m
Gradient Descent on m Examples8m
Vectorization8m
More Vectorization Examples6m
Vectorizing Logistic Regression7m
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9m
Broadcasting in Python11m
A note on python/numpy vectors6m
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3m
Explanation of logistic regression cost function (optional)7m
Pieter Abbeel interview16m
6 Lektüren
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1m
Derivation of DL/dz (optional reading)10m
Clarification of "dz"10m
Deep Learning Honor Code2m
Programming Assignment FAQ10m
1 praktische Übung
Neural Network Basics20m
Woche
3
5 Stunden zum Abschließen

Shallow neural networks

12 Videos (Gesamt 109 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
12 Videos
Neural Network Representation5m
Computing a Neural Network's Output9m
Vectorizing across multiple examples9m
Explanation for Vectorized Implementation7m
Activation functions10m
Why do you need non-linear activation functions?5m
Derivatives of activation functions7m
Gradient descent for Neural Networks9m
Backpropagation intuition (optional)15m
Random Initialization7m
Ian Goodfellow interview14m
2 Lektüren
Clarification: Activation Function1m
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1m
1 praktische Übung
Shallow Neural Networks20m
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Deep Neural Networks

8 Videos (Gesamt 64 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Forward Propagation in a Deep Network7m
Getting your matrix dimensions right11m
Why deep representations?10m
Building blocks of deep neural networks8m
Forward and Backward Propagation10m
Parameters vs Hyperparameters7m
What does this have to do with the brain?3m
3 Lektüren
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1m
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1m
Clarification about What does this have to do with the brain video1m
1 praktische Übung
Key concepts on Deep Neural Networks20m
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Top-Bewertungen von Neuronale Netzwerke und Deep Learning

von STJul 7th 2018

I think the course explains the underlying concepts well and even if you are already familiar with deep neural networks it's a great complementary course for any pieces you may have missed previously.

von GCMay 31st 2019

I have learnt a lot of tricks with numpy and I believe I have a better understanding of what a NN does. Now it does not look like a black box anymore. I look forward to see what's in the next courses!

Dozenten

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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
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
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Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

Über deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

Über den Spezialisierung Deep Learning

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
Deep Learning

Häufig gestellte Fragen

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