Über diesen Kurs

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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 „Mittel“

You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.

Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Solve time series and forecasting problems in TensorFlow

  • Prepare data for time series learning using best practices

  • Explore how RNNs and ConvNets can be used for predictions

  • Build a sunspot prediction model using real-world data

Kompetenzen, die Sie erwerben

ForecastingMachine LearningTensorflowTime Seriesprediction
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Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch

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deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up97%(6,321 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Sequences and Prediction

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 33 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
Time series examples4m
Machine learning applied to time series1m
Common patterns in time series5m
Introduction to time series4m
Train, validation and test sets3m
Metrics for evaluating performance2m
Moving average and differencing2m
Trailing versus centered windows1m
Forecasting4m
3 Lektüren
Introduction to time series notebook10m
Forecasting notebook10m
Week 1 Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Deep Neural Networks for Time Series

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 27 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
Preparing features and labels4m
Preparing features and labels3m
Feeding windowed dataset into neural network2m
Single layer neural network2m
Machine learning on time windows37
Prediction2m
More on single layer neural network2m
Deep neural network training, tuning and prediction4m
Deep neural network3m
5 Lektüren
Preparing features and labels notebook10m
Sequence bias10m
Single layer neural network notebook10m
Deep neural network notebook10m
Week 2 Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Recurrent Neural Networks for Time Series

3 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 20 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
10 Videos
Conceptual overview2m
Shape of the inputs to the RNN2m
Outputting a sequence1m
Lambda layers1m
Adjusting the learning rate dynamically2m
RNN1m
LSTM1m
Coding LSTMs2m
More on LSTM1m
5 Lektüren
More info on Huber loss10m
RNN notebook10m
Link to the LSTM lesson10m
LSTM notebook10m
Week 3 Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Real-world time series data

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 24 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
11 Videos
Convolutions58
Bi-directional LSTMs3m
LSTM1m
Real data - sunspots3m
Train and tune the model3m
Prediction1m
Sunspots1m
Combining our tools for analysis3m
Congratulations!38
Specialization wrap up - A conversation with Andrew Ng2m
5 Lektüren
Convolutional neural networks course10m
More on batch sizing10m
LSTM notebook10m
Sunspots notebook10m
Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz

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Häufig gestellte Fragen

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