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学生职业成果

41%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

37%

通过此课程获得实实在在的工作福利

12%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 2 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
初级
完成时间大约为18 小时
英语(English)
字幕:中文(繁体), 中文(简体), 巴西葡萄牙语, 韩语, 土耳其语(Turkish), 英语(English), 西班牙语(Spanish)...

您将获得的技能

HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning

学生职业成果

41%

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up96%(49,363 个评分)Info
1

1

完成时间为 8 小时

Practical aspects of Deep Learning

完成时间为 8 小时
15 个视频 (总计 131 分钟), 3 个阅读材料, 4 个测验
15 个视频
Bias / Variance8分钟
Basic Recipe for Machine Learning6分钟
Regularization9分钟
Why regularization reduces overfitting?7分钟
Dropout Regularization9分钟
Understanding Dropout7分钟
Other regularization methods8分钟
Normalizing inputs5分钟
Vanishing / Exploding gradients6分钟
Weight Initialization for Deep Networks6分钟
Numerical approximation of gradients6分钟
Gradient checking6分钟
Gradient Checking Implementation Notes5分钟
Yoshua Bengio interview25分钟
3 个阅读材料
Clarification about Upcoming Regularization Video1分钟
Clarification about Upcoming Understanding dropout Video1分钟
Clarification about Upcoming Normalizing Inputs Video1分钟
1 个练习
Practical aspects of deep learning30分钟
2

2

完成时间为 5 小时

Optimization algorithms

完成时间为 5 小时
11 个视频 (总计 92 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
11 个视频
Understanding mini-batch gradient descent11分钟
Exponentially weighted averages5分钟
Understanding exponentially weighted averages9分钟
Bias correction in exponentially weighted averages4分钟
Gradient descent with momentum9分钟
RMSprop7分钟
Adam optimization algorithm7分钟
Learning rate decay6分钟
The problem of local optima5分钟
Yuanqing Lin interview13分钟
2 个阅读材料
Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1分钟
Clarification about Learning Rate Decay Video1分钟
1 个练习
Optimization algorithms30分钟
3

3

完成时间为 5 小时

Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

完成时间为 5 小时
11 个视频 (总计 104 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
11 个视频
Using an appropriate scale to pick hyperparameters8分钟
Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar6分钟
Normalizing activations in a network8分钟
Fitting Batch Norm into a neural network12分钟
Why does Batch Norm work?11分钟
Batch Norm at test time5分钟
Softmax Regression11分钟
Training a softmax classifier10分钟
Deep learning frameworks4分钟
TensorFlow16分钟
2 个阅读材料
Clarifications about Upcoming Softmax Video1分钟
Note about TensorFlow 1 and TensorFlow 210分钟
1 个练习
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks30分钟

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关于 深度学习 专项课程

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....
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