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中级

完成时间大约为16 小时

建议:4 weeks of study, 2-5 hours/week...

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学习Course的学生是
  • Biostatisticians
  • IT Managers
  • Associate Directors
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 8 小时

Simple Introduction to Machine Learning

23 个视频 (总计 164 分钟), 1 个阅读材料, 10 个测验
23 个视频
What Is Machine Learning?5分钟
Logistic Regression9分钟
Interpretation of Logistic Regression9分钟
Motivation for Multilayer Perceptron4分钟
Multilayer Perceptron Concepts5分钟
Multilayer Perceptron Math Model6分钟
Deep Learning6分钟
Example: Document Analysis3分钟
Interpretation of Multilayer Perceptron9分钟
Transfer Learning5分钟
Model Selection7分钟
Early History of Neural Networks14分钟
Hierarchical Structure of Images6分钟
Convolution Filters9分钟
Convolutional Neural Network3分钟
CNN Math Model6分钟
How the Model Learns8分钟
Advantages of Hierarchical Features4分钟
CNN on Real Images9分钟
Applications in Use and Practice10分钟
Deep Learning and Transfer Learning7分钟
Introduction to TensorFlow3分钟
1 个阅读材料
Math for Data Science10分钟
10 个练习
Intro to Machine Learning8分钟
Logistic Regression8分钟
Multilayer Perceptron8分钟
Deep Learning8分钟
Model Selection8分钟
History of Neural Networks8分钟
CNN Concepts10分钟
CNN Math Model4分钟
Applications In Use and Practice
Week 1 Comprehensive
2
完成时间为 3 小时

Basics of Model Learning

6 个视频 (总计 44 分钟), 3 个测验
6 个视频
How Do We Evaluate Our Networks?12分钟
How Do We Learn Our Network?7分钟
How Do We Handle Big Data?10分钟
Early Stopping2分钟
Model Learning with TensorFlow49
3 个练习
Lesson One10分钟
Lesson 210分钟
Week 2 Comprehensive
3
完成时间为 3 小时

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

8 个视频 (总计 45 分钟), 4 个测验
8 个视频
Breakdown of the Convolution (1D and 2D)8分钟
Core Components of the Convolutional Layer7分钟
Activation Functions4分钟
Pooling and Fully Connected Layers4分钟
Training the Network6分钟
Transfer Learning and Fine-Tuning4分钟
CNN with TensorFlow52
4 个练习
Lesson One10分钟
Lesson 210分钟
Lesson 36分钟
Week 3 Comprehensive
4
完成时间为 4 小时

Introduction to Natural Language Processing

13 个视频 (总计 136 分钟), 4 个测验
13 个视频
Words to Vectors7分钟
Example of Word Embeddings11分钟
Neural Model of Text14分钟
The Softmax Function7分钟
Methods for Learning Model Parameters9分钟
More Details on How to Learn Model Parameters6分钟
The Recurrent Neural Network11分钟
Long Short-Term Memory20分钟
Long Short-Term Memory Review11分钟
Use of LSTM for Text Synthesis9分钟
Simple and Effective Alternative Methods for Neural NLP15分钟
Natural Language Processing with TensorFlow41
4 个练习
Lesson 12分钟
Lesson 22分钟
Lesson 32分钟
Week 4 Comprehensive30分钟
4.6
35 个审阅Chevron Right

来自Introduction to Machine Learning的热门评论

创建者 GCJul 9th 2019

Very good introductory course, I highly recommend it to anyone looking to get a flavour of the methods behind the recent advances in AI without going into super-technical details.

创建者 RBJul 30th 2019

I liked the pace and the tensor flow applications. This should be upgraded to TF 2.0 at some point. Also, I would've appreciated some GAN material.

讲师

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Lawrence Carin

James L. Meriam Professor of Electrical and Computer Engineering
Electrical and Computer Engineering

关于 杜克大学

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

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