Acerca de este Curso

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Nivel intermedio

Aprox. 25 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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ofrecido por

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Universidad Duke

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up96%(2,533 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para completar

Simple Introduction to Machine Learning

7 horas para completar
23 videos (Total 163 minutos), 1 lectura, 10 cuestionarios
23 videos
What Is Machine Learning?5m
Logistic Regression9m
Interpretation of Logistic Regression9m
Motivation for Multilayer Perceptron4m
Multilayer Perceptron Concepts5m
Multilayer Perceptron Math Model6m
Deep Learning6m
Example: Document Analysis3m
Interpretation of Multilayer Perceptron9m
Transfer Learning5m
Model Selection7m
Early History of Neural Networks14m
Hierarchical Structure of Images6m
Convolution Filters9m
Convolutional Neural Network3m
CNN Math Model6m
How the Model Learns8m
Advantages of Hierarchical Features4m
CNN on Real Images9m
Applications in Use and Practice10m
Deep Learning and Transfer Learning7m
Introduction to PyTorch3m
1 lecturas
Math for Data Science10m
10 ejercicios de práctica
Intro to Machine Learning8m
Logistic Regression8m
Multilayer Perceptron8m
Deep Learning8m
Model Selection8m
History of Neural Networks8m
CNN Concepts10m
CNN Math Model4m
Applications In Use and Practice
Week 1 Comprehensive
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Basics of Model Learning

4 horas para completar
6 videos (Total 44 minutos)
6 videos
How Do We Evaluate Our Networks?12m
How Do We Learn Our Network?7m
How Do We Handle Big Data?10m
Early Stopping2m
Model Learning with PyTorch1m
3 ejercicios de práctica
Lesson One30m
Lesson 230m
Week 2 Comprehensive
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

4 horas para completar
8 videos (Total 45 minutos)
8 videos
Breakdown of the Convolution (1D and 2D)8m
Core Components of the Convolutional Layer7m
Activation Functions4m
Pooling and Fully Connected Layers4m
Training the Network6m
Transfer Learning and Fine-Tuning4m
CNN with PyTorch45s
4 ejercicios de práctica
Lesson One10m
Lesson 230m
Lesson 330m
Week 3 Comprehensive
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

5 horas para completar
13 videos (Total 136 minutos)
13 videos
Words to Vectors7m
Example of Word Embeddings11m
Neural Model of Text14m
The Softmax Function7m
Methods for Learning Model Parameters9m
More Details on How to Learn Model Parameters6m
The Recurrent Neural Network11m
Long Short-Term Memory20m
Long Short-Term Memory Review11m
Use of LSTM for Text Synthesis9m
Simple and Effective Alternative Methods for Neural NLP15m
Natural Language Processing with PyTorch48s
4 ejercicios de práctica
Lesson 12m
Lesson 22m
Lesson 32m
Week 4 Comprehensive30m

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.

  • Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.

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