Acerca de este Programa Especializado

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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.
Resultados profesionales del estudiante
50%
Comenzaste una nueva carrera profesional después de completar este programa especializado.
43%
Conseguiste un aumento de sueldo o ascenso.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel avanzado

Aprox. 10 meses para completar

Sugerido 6 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano
Resultados profesionales del estudiante
50%
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Nivel avanzado

Aprox. 10 meses para completar

Sugerido 6 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Hay 7 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Introduction to Deep Learning

4.6
estrellas
1,405 calificaciones
321 revisiones
Curso2

Curso 2

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

4.7
estrellas
872 calificaciones
190 revisiones
Curso3

Curso 3

Bayesian Methods for Machine Learning

4.6
estrellas
530 calificaciones
155 revisiones
Curso4

Curso 4

Practical Reinforcement Learning

4.1
estrellas
341 calificaciones
98 revisiones

Instructores

ofrecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

El logotipo de uno de los socios del sector

Preguntas Frecuentes

  • Esta Especialización no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados de especializaciones 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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • 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.

  • Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • As prerequisites we assume calculus and linear algebra (especially derivatives, matrices and operations with them), probability theory (random variables, distributions, moments), basic programming in python (functions, loops, numpy), basic machine learning (linear models, decision trees, boosting and random forests). Our intended audience are all people who are already familiar with basic machine learning and want to get a hand-on experience of research and development in the field of modern machine learning.

  • We recommend taking the “Intro to Deep Learning” course first as most of the subsequent courses will build on its material. All other courses can be taken in any order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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