This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good results. You will also learn TensorFlow.
提供方
深度学习 专项课程deeplearning.ai课程信息
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学生职业成果
33%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
32%
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）, 法语（French）, 中文（简体）, 巴西葡萄牙语, 韩语, 俄语（Russian）, 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
33%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
32%
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第 2 门课程（共 5 门）
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初级
完成时间大约为18 小时
英语（English）
字幕：中文（繁体）, 法语（French）, 中文（简体）, 巴西葡萄牙语, 韩语, 俄语（Russian）, 土耳其语（Turkish）, 英语（English）, 西班牙语（Spanish）
提供方
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
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
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
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
审阅
来自IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION的热门评论
由 A 提供Oct 22, 2017
Assignment in week 2 could not tell the difference between 'a-=b' and 'a=a-b' and marked the former as incorrect even though they are the same and gave the same output. Other than that, a great course
由 AS 提供Apr 18, 2020
Very good course to give you deep insight about how to enhance your algorithm and neural network and improve its accuracy. Also teaches you Tensorflow. Highly recommend especially after the 1st course
由 XG 提供Oct 30, 2017
Thank you Andrew!! I know start to use Tensorflow, however, this tool is not well for a research goal. Maybe, pytorch could be considered in the future!! And let us know how to use pytorch in Windows.
由 CV 提供Dec 23, 2017
Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow Thanks.
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.
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是的，Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤，包括毕业项目。了解更多。
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