If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Aprendizaje profundo
ofrecido por
Programa Especializado - Aprendizaje profundodeeplearning.aiAcerca de este Curso
3,298,475 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
39%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
38%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
11%
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 1 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 20 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Árabe (Arabic), Francés (French), Ucraniano, Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés
Habilidades que obtendrás
Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning
Resultados profesionales del estudiante
39%
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Curso 1 de 5 en
Fechas límite flexibles
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Nivel intermedio
Aprox. 20 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Chino (tradicional), Árabe (Arabic), Francés (French), Ucraniano, Chino (simplificado), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés
ofrecido por
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.
2 horas para completar
7 videos (Total 76 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Welcome5m
What is a neural network?7m
Supervised Learning with Neural Networks8m
Why is Deep Learning taking off?10m
About this Course2m
Course Resources1m
Geoffrey Hinton interview40m
2 lecturas
Frequently Asked Questions10m
How to use Discussion Forums10m
1 ejercicio de práctica
Introduction to deep learning30m
8 horas para completar
Neural Networks Basics
Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.
8 horas para completar
19 videos (Total 161 minutos), 7 lecturas, 3 cuestionarios
19 videos
Logistic Regression5m
Logistic Regression Cost Function8m
Gradient Descent11m
Derivatives7m
More Derivative Examples10m
Computation graph3m
Derivatives with a Computation Graph14m
Logistic Regression Gradient Descent6m
Gradient Descent on m Examples8m
Vectorization8m
More Vectorization Examples6m
Vectorizing Logistic Regression7m
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9m
Broadcasting in Python11m
A note on python/numpy vectors6m
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3m
Explanation of logistic regression cost function (optional)7m
Pieter Abbeel interview16m
7 lecturas
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1m
Derivation of DL/dz (optional reading)10m
Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m
Clarification of "dz"10m
Deep Learning Honor Code2m
Programming Assignment FAQ10m
1 ejercicio de práctica
Neural Network Basics30m
5 horas para completar
Shallow neural networks
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
5 horas para completar
12 videos (Total 109 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
12 videos
Neural Network Representation5m
Computing a Neural Network's Output9m
Vectorizing across multiple examples9m
Explanation for Vectorized Implementation7m
Activation functions10m
Why do you need non-linear activation functions?5m
Derivatives of activation functions7m
Gradient descent for Neural Networks9m
Backpropagation intuition (optional)15m
Random Initialization7m
Ian Goodfellow interview14m
2 lecturas
Clarification: Activation Function1m
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1m
1 ejercicio de práctica
Shallow Neural Networks30m
5 horas para completar
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
5 horas para completar
8 videos (Total 64 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
8 videos
Forward Propagation in a Deep Network7m
Getting your matrix dimensions right11m
Why deep representations?10m
Building blocks of deep neural networks8m
Forward and Backward Propagation10m
Parameters vs Hyperparameters7m
What does this have to do with the brain?3m
3 lecturas
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1m
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1m
Clarification about What does this have to do with the brain video1m
1 ejercicio de práctica
Key concepts on Deep Neural Networks30m
Reseñas
Principales reseñas sobre REDES NEURALES Y APRENDIZAJE PROFUNDO
por MH29 de jun. de 2018
Very good course to start Deep learning. But you need to have the basic idea first. I would suggest to do the Stanford Andrew Ng Machine Learning course first and then take this specialization courses
por AG6 de mar. de 2019
I understand all those thing which you have discussed in this course and I also like the way first tell story of concet and assign assignment. Now I fall in love with neural network and deep learning.
por ZR3 de ene. de 2020
At first, I want to thank the course teacher and all the others for providing us such a wonderful course. The way the professor teaches is really very very helpful. Thank you all again and keep it up.
por MZ12 de sep. de 2018
This course is really great.The lectures are really easy to understand and grasp.The assignment instructions are really helpful and one does not need to know python before hand to complete the course.
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.
In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach.
You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice.
AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work.
We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI.
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.
What is the refund policy?
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
Will I earn university credit for completing the Course?
This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.
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