You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Aprendizaje profundo
ofrecido por
Programa Especializado - Aprendizaje profundodeeplearning.aiAcerca de este Curso
366,840 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
32%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
34%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
14%
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 3 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 5 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Portugués (de Brasil), Chino (simplificado), Coreano, Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning
Resultados profesionales del estudiante
32%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
34%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
14%
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Certificado para compartir
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100 % en línea
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Curso 3 de 5 en
Fechas límite flexibles
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Nivel principiante
Aprox. 5 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Francés (French), Portugués (de Brasil), Chino (simplificado), 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
2 horas para completar
ML Strategy (1)
2 horas para completar
13 videos (Total 100 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
13 videos
Orthogonalization10m
Single number evaluation metric7m
Satisficing and Optimizing metric5m
Train/dev/test distributions6m
Size of the dev and test sets5m
When to change dev/test sets and metrics11m
Why human-level performance?5m
Avoidable bias6m
Understanding human-level performance11m
Surpassing human-level performance6m
Improving your model performance4m
Andrej Karpathy interview15m
1 lectura
Machine Learning flight simulator2m
1 ejercicio de práctica
Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45m
3 horas para completar
ML Strategy (2)
3 horas para completar
11 videos (Total 132 minutos)
11 videos
Cleaning up incorrectly labeled data13m
Build your first system quickly, then iterate6m
Training and testing on different distributions10m
Bias and Variance with mismatched data distributions18m
Addressing data mismatch10m
Transfer learning11m
Multi-task learning12m
What is end-to-end deep learning?11m
Whether to use end-to-end deep learning10m
Ruslan Salakhutdinov interview17m
1 ejercicio de práctica
Autonomous driving (case study)45m
Reseñas
Principales reseñas sobre STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS
por EK27 de dic. de 2017
Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition. Best & thanks again for an awesome course!\n\nEric
por AM22 de nov. de 2017
I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysys and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.
por MG30 de mar. de 2020
It is very nice to have a very experienced deep learning practitioner showing you the "magic" of making DNN works. That is usually passed from Professor to graduate student, but is available here now.
por JB1 de jul. de 2020
While the information from this course was awesome I would've liked some hand on projects to get the information running. Nonetheless, the two simulation task were the best (more would've been neat!).
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?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- 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.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
