Acerca de este Curso

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Curso 4 de 6 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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ofrecido por

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up86%(1,501 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Tensor and Datasets

5 horas para completar
6 videos (Total 44 minutos), 1 lectura, 11 cuestionarios
6 videos
1.1 Tensors 1D13m
1.2 Two-Dimensional Tensors9m
Differentiation in PyTorch5m
1.3 Simple Dataset7m
1.5 Dataset4m
1 lectura
Labs10m
5 ejercicios de práctica
1.1 Tensors 1D5m
1.2 Two-Dimensional Tensors5m
1.3 Derivatives in PyTorch5m
Simple Dataset5m
Datasets10m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Linear Regression

2 horas para completar
7 videos (Total 35 minutos)
7 videos
2.1 Linear Regression Training3m
Loss3m
Gradient Descent4m
Cost3m
Linear Regression PyToch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
7 ejercicios de práctica
Prediction in One Dimension5m
Linear Regression Training5m
Loss5m
Gradient Descent5m
Cost5m
Training Parameters in PyTorch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
3 horas para completar

Linear Regression PyTorch Way

3 horas para completar
5 videos (Total 21 minutos)
5 videos
Mini-Batch Gradient Descent3m
Optimization in PyTorch3m
Training, Validation and Test Split4m
Training, Validation and Test Split PyTorch3m
4 ejercicios de práctica
Quiz: Stochastic Gradient Descent5m
Mini-Batch Gradient Descent5m
3.3 Optimization in PyTorch5m
Training and Validation Data PyTorch5m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Multiple Input Output Linear Regression

2 horas para completar
4 videos (Total 18 minutos)
4 videos
Multiple Linear Regression Training2m
Linear Regression Multiple Outputs5m
Multiple Output Linear Regression Training1m
2 ejercicios de práctica
Multiple Linear Regression Prediction5m
Multiple Output Linear Regression5m
2 horas para completar

Logistic Regression for Classification

2 horas para completar
4 videos (Total 31 minutos)
4 videos
5.1 Logistic Regression: Prediction6m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
5 ejercicios de práctica
5.0 Linear Classifiers5m
5.0 Linear Classifiers5m
5.1 Logistic Regression: Prediction10m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Softmax Rergresstion

2 horas para completar
3 videos (Total 18 minutos)
3 videos
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3m
Softmax PyTorch6m
3 ejercicios de práctica
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5m
6.2 Softmax Prediction5m
6.3 Softmax PyTorch Quizz5m
3 horas para completar

Shallow Neural Networks

3 horas para completar
6 videos (Total 33 minutos)
6 videos
More Hidden Neurons2m
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5m
7.4 Multi-Class Neural Networks5m
7.5 Backpropagation5m
7.5 Activation Functions4m
6 ejercicios de práctica
Neural Networks5m
More Hidden Neurons 5m
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5m
Multi-Class Neural Networks5m
Backpropagation5m
Activation Functions5m

Revisiones

Principales revisiones sobre DEEP NEURAL NETWORKS WITH PYTORCH

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Acerca de Certificado profesional de IBM AI Engineering

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
IBM AI Engineering

Preguntas Frecuentes

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    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
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