Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

35%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

40%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

21%

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.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel avanzado

Aprox. 35 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

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Nivel avanzado

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Sugerido: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up82%(5,486 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Introduction to optimization

5 horas para completar
10 videos (Total 64 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
10 videos
Welcome to AML specialization!2m
Course intro6m
Linear regression9m
Linear classification10m
Gradient descent5m
Overfitting problem and model validation6m
Model regularization5m
Stochastic gradient descent5m
Gradient descent extensions9m
3 lecturas
About the University10m
Welcome!5m
Hardware for the course10m
2 ejercicios de práctica
Linear models6m
Overfitting and regularization8m
Semana
2

Semana 2

6 horas para completar

Introduction to neural networks

6 horas para completar
9 videos (Total 85 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
9 videos
Chain rule7m
Backpropagation9m
Efficient MLP implementation13m
Other matrix derivatives5m
What is TensorFlow10m
Our first model in TensorFlow10m
What Deep Learning is and is not8m
Deep learning as a language6m
3 lecturas
Optional reading on matrix derivatives1m
TensorFlow reading1m
Keras reading1m
2 ejercicios de práctica
Multilayer perceptron10m
Matrix derivatives20m
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

Deep Learning for images

5 horas para completar
6 videos (Total 59 minutos)
6 videos
Our first CNN architecture10m
Training tips and tricks for deep CNNs14m
Overview of modern CNN architectures8m
Learning new tasks with pre-trained CNNs5m
A glimpse of other Computer Vision tasks8m
1 ejercicio de práctica
Convolutions and pooling10m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Unsupervised representation learning

4 horas para completar
9 videos (Total 81 minutos)
9 videos
Autoencoders 1015m
Autoencoder applications9m
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7m
Natural language processing primer10m
Word embeddings13m
Generative models 1017m
Generative Adversarial Networks10m
Applications of adversarial approach11m
1 ejercicio de práctica
Word embeddings8m

Revisiones

Principales revisiones sobre INTRODUCTION TO DEEP LEARNING
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National Research University Higher School of Economics

Acerca de Programa especializado Aprendizaje automático avanzado

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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