Acerca de este Curso
9,017,464 vistas recientes

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 56 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (simplificado), Inglés (English), Hebreo, Español (Spanish), Hindi, Japonés...

Habilidades que obtendrás

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 56 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (simplificado), Inglés (English), Hebreo, Español (Spanish), Hindi, Japonés...

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
2 horas para completar

Introduction

5 videos (Total 42 minutos), 9 readings, 1 quiz
5 videos
Supervised Learning12m
Unsupervised Learning14m
9 lecturas
Machine Learning Honor Code8m
What is Machine Learning?5m
How to Use Discussion Forums4m
Supervised Learning4m
Unsupervised Learning3m
Who are Mentors?3m
Get to Know Your Classmates8m
Frequently Asked Questions11m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Introduction10m
2 horas para completar

Linear Regression with One Variable

7 videos (Total 70 minutos), 8 readings, 1 quiz
7 videos
Cost Function - Intuition II8m
Gradient Descent11m
Gradient Descent Intuition11m
Gradient Descent For Linear Regression10m
8 lecturas
Model Representation3m
Cost Function3m
Cost Function - Intuition I4m
Cost Function - Intuition II3m
Gradient Descent3m
Gradient Descent Intuition3m
Gradient Descent For Linear Regression6m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Linear Regression with One Variable10m
2 horas para completar

Linear Algebra Review

6 videos (Total 61 minutos), 7 readings, 1 quiz
6 videos
Matrix Matrix Multiplication11m
Matrix Multiplication Properties9m
Inverse and Transpose11m
7 lecturas
Matrices and Vectors2m
Addition and Scalar Multiplication3m
Matrix Vector Multiplication2m
Matrix Matrix Multiplication2m
Matrix Multiplication Properties2m
Inverse and Transpose3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Linear Algebra10m
Semana
2
3 horas para completar

Linear Regression with Multiple Variables

8 videos (Total 65 minutos), 16 readings, 1 quiz
8 videos
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8m
Features and Polynomial Regression7m
Normal Equation16m
Normal Equation Noninvertibility5m
Working on and Submitting Programming Assignments3m
16 lecturas
Setting Up Your Programming Assignment Environment8m
Access MATLAB Online and Upload the Exercise Files3m
Installing Octave on Windows3m
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10m
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3m
Installing Octave on GNU/Linux7m
More Octave/MATLAB resources10m
Multiple Features3m
Gradient Descent For Multiple Variables2m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4m
Features and Polynomial Regression3m
Normal Equation3m
Normal Equation Noninvertibility2m
Programming tips from Mentors10m
Lecture Slides20m
1 ejercicio de práctica
Linear Regression with Multiple Variables10m
5 horas para completar

Octave/Matlab Tutorial

6 videos (Total 80 minutos), 1 reading, 2 quizzes
6 videos
Plotting Data9m
Control Statements: for, while, if statement12m
Vectorization13m
1 lectura
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Octave/Matlab Tutorial10m
Semana
3
2 horas para completar

Logistic Regression

7 videos (Total 71 minutos), 8 readings, 1 quiz
7 videos
Cost Function10m
Simplified Cost Function and Gradient Descent10m
Advanced Optimization14m
Multiclass Classification: One-vs-all6m
8 lecturas
Classification2m
Hypothesis Representation3m
Decision Boundary3m
Cost Function3m
Simplified Cost Function and Gradient Descent3m
Advanced Optimization3m
Multiclass Classification: One-vs-all3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Logistic Regression10m
4 horas para completar

Regularization

4 videos (Total 39 minutos), 5 readings, 2 quizzes
4 videos
Regularized Logistic Regression8m
5 lecturas
The Problem of Overfitting3m
Cost Function3m
Regularized Linear Regression3m
Regularized Logistic Regression3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Regularization10m
Semana
4
5 horas para completar

Neural Networks: Representation

7 videos (Total 63 minutos), 6 readings, 2 quizzes
7 videos
Model Representation II11m
Examples and Intuitions I7m
Examples and Intuitions II10m
Multiclass Classification3m
6 lecturas
Model Representation I6m
Model Representation II6m
Examples and Intuitions I2m
Examples and Intuitions II3m
Multiclass Classification3m
Lecture Slides10m
1 ejercicio de práctica
Neural Networks: Representation10m
4.9
27424 revisionesChevron Right

40%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

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

Principales revisiones sobre Aprendizaje Automático

por WZApr 3rd 2018

Very nice course,. Give a fundamental knowledge of machine learning in a clear, logic and easy-to-understand way. Suitable for those who has relatively weak background of math and statistics to learn.

por CCJun 20th 2018

good course; just 2 suggestions: improve the skew data part (week 6) and furnish the formula to evaluate the number of iteration in the window from image dimension, window dimension and step (week 11)

Instructor

Avatar

Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain

Acerca de Universidad de Stanford

The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States....

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 compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, 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 participar del curso como oyente sin costo.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.