This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good results. You will also learn TensorFlow.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Aprendizaje profundo
ofrecido por
Programa Especializado - Aprendizaje profundodeeplearning.aiAcerca de este Curso
796,128 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
33%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
32%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
12%
consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Curso 2 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 18 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning
Resultados profesionales del estudiante
33%
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Curso 2 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 18 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish)
ofrecido por
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programa - Qué aprenderás en este curso
8 horas para completar
Practical aspects of Deep Learning
8 horas para completar
15 videos (Total 131 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
15 videos
Bias / Variance8m
Basic Recipe for Machine Learning6m
Regularization9m
Why regularization reduces overfitting?7m
Dropout Regularization9m
Understanding Dropout7m
Other regularization methods8m
Normalizing inputs5m
Vanishing / Exploding gradients6m
Weight Initialization for Deep Networks6m
Numerical approximation of gradients6m
Gradient checking6m
Gradient Checking Implementation Notes5m
Yoshua Bengio interview25m
3 lecturas
Clarification about Upcoming Regularization Video1m
Clarification about Upcoming Understanding dropout Video1m
Clarification about Upcoming Normalizing Inputs Video1m
1 ejercicio de práctica
Practical aspects of deep learning30m
5 horas para completar
Optimization algorithms
5 horas para completar
11 videos (Total 92 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
11 videos
Understanding mini-batch gradient descent11m
Exponentially weighted averages5m
Understanding exponentially weighted averages9m
Bias correction in exponentially weighted averages4m
Gradient descent with momentum9m
RMSprop7m
Adam optimization algorithm7m
Learning rate decay6m
The problem of local optima5m
Yuanqing Lin interview13m
2 lecturas
Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1m
Clarification about Learning Rate Decay Video1m
1 ejercicio de práctica
Optimization algorithms30m
5 horas para completar
Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
5 horas para completar
11 videos (Total 104 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
11 videos
Using an appropriate scale to pick hyperparameters8m
Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar6m
Normalizing activations in a network8m
Fitting Batch Norm into a neural network12m
Why does Batch Norm work?11m
Batch Norm at test time5m
Softmax Regression11m
Training a softmax classifier10m
Deep learning frameworks4m
TensorFlow16m
2 lecturas
Clarifications about Upcoming Softmax Video1m
Note about TensorFlow 1 and TensorFlow 210m
1 ejercicio de práctica
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks30m
Reseñas
Principales reseñas sobre IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
por CV23 de dic. de 2017
Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow Thanks.
por YL20 de feb. de 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
por AS18 de abr. de 2020
Very good course to give you deep insight about how to enhance your algorithm and neural network and improve its accuracy. Also teaches you Tensorflow. Highly recommend especially after the 1st course
por NA13 de ene. de 2020
After completion of this course I know which values to look at if my ML model is not performing up to the task. It is a detailed but not too complicated course to understand the parameters used by ML.
Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Is financial aid available?
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
