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Learner Career Outcomes

35%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

40%

通过此课程获得实实在在的工作福利

21%

加薪或升职

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 1 门课程(共 7 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

高级

完成时间大约为35 小时

建议:6 weeks of study, 6-10 hours/week...

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

您将获得的技能

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

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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 Up82%(5,321 个评分)Info
1

1

完成时间为 5 小时

Introduction to optimization

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 63 分钟), 2 个阅读材料, 3 个测验
9 个视频
Course intro6分钟
Linear regression9分钟
Linear classification10分钟
Gradient descent5分钟
Overfitting problem and model validation6分钟
Model regularization5分钟
Stochastic gradient descent5分钟
Gradient descent extensions9分钟
2 个阅读材料
Welcome!5分钟
Hardware for the course10分钟
2 个练习
Linear models6分钟
Overfitting and regularization8分钟
2

2

完成时间为 6 小时

Introduction to neural networks

完成时间为 6 小时
9 个视频 (总计 85 分钟), 3 个阅读材料, 4 个测验
9 个视频
Chain rule7分钟
Backpropagation9分钟
Efficient MLP implementation13分钟
Other matrix derivatives5分钟
What is TensorFlow10分钟
Our first model in TensorFlow10分钟
What Deep Learning is and is not8分钟
Deep learning as a language6分钟
3 个阅读材料
Optional reading on matrix derivatives1分钟
TensorFlow reading1分钟
Keras reading1分钟
2 个练习
Multilayer perceptron10分钟
Matrix derivatives20分钟
3

3

完成时间为 5 小时

Deep Learning for images

完成时间为 5 小时
6 个视频 (总计 59 分钟)
6 个视频
Our first CNN architecture10分钟
Training tips and tricks for deep CNNs14分钟
Overview of modern CNN architectures8分钟
Learning new tasks with pre-trained CNNs5分钟
A glimpse of other Computer Vision tasks8分钟
1 个练习
Convolutions and pooling10分钟
4

4

完成时间为 4 小时

Unsupervised representation learning

完成时间为 4 小时
9 个视频 (总计 81 分钟)
9 个视频
Autoencoders 1015分钟
Autoencoder applications9分钟
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7分钟
Natural language processing primer10分钟
Word embeddings13分钟
Generative models 1017分钟
Generative Adversarial Networks10分钟
Applications of adversarial approach11分钟
1 个练习
Word embeddings8分钟
4.6
283 条评论Chevron Right

来自Introduction to Deep Learning的热门评论

创建者 DKSep 20th 2019

one of the excellent courses in deep learning. As stated its advanced and enjoyed a lot in solving the assignments. looking forward for more such courses especially in Natural language processing

创建者 AKJun 2nd 2019

one of the best courses I have attended. clear explanation, clear examples, amazing quizzes & Programming Assignment this course is advanced level, don't enroll it if you are a new starter.

讲师

授课教师评分4.09/5 (32 个评分)Info
授课教师 Evgeny Sokolov 的图片

Evgeny Sokolov 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
139,064 个学生
2 门课程
授课教师 Andrei Zimovnov 的图片

Andrei Zimovnov 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
89,306 个学生
2 门课程
授课教师 Alexander Panin 的图片

Alexander Panin 

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
69,687 个学生
2 门课程
授课教师 Ekaterina Lobacheva 的图片

Ekaterina Lobacheva 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
56,775 个学生
1 门课程
授课教师 Nikita Kazeev 的图片

Nikita Kazeev 

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
56,775 个学生
1 门课程

提供方

国立高等经济大学 徽标

国立高等经济大学

关于 高级机器学习 专项课程

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....
高级机器学习

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