课程信息

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学生职业成果

39%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

38%

通过此课程获得实实在在的工作福利

11%

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 1 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。

中级

完成时间大约为20 小时

英语(English)

字幕:中文(繁体), 阿拉伯语(Arabic), 法语(French), 乌克兰语, 中文(简体), 巴西葡萄牙语, 越南语, 韩语, 土耳其语(Turkish), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...

您将获得的技能

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

学生职业成果

39%

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中级

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英语(English)

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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 Up97%(132,137 个评分)Info
1

1

完成时间为 2 小时

Introduction to deep learning

完成时间为 2 小时
7 个视频 (总计 76 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
7 个视频
Welcome5分钟
What is a neural network?7分钟
Supervised Learning with Neural Networks8分钟
Why is Deep Learning taking off?10分钟
About this Course2分钟
Course Resources1分钟
Geoffrey Hinton interview40分钟
2 个阅读材料
Frequently Asked Questions10分钟
How to use Discussion Forums10分钟
1 个练习
Introduction to deep learning30分钟
2

2

完成时间为 8 小时

Neural Networks Basics

完成时间为 8 小时
19 个视频 (总计 161 分钟), 6 个阅读材料, 3 个测验
19 个视频
Logistic Regression5分钟
Logistic Regression Cost Function8分钟
Gradient Descent11分钟
Derivatives7分钟
More Derivative Examples10分钟
Computation graph3分钟
Derivatives with a Computation Graph14分钟
Logistic Regression Gradient Descent6分钟
Gradient Descent on m Examples8分钟
Vectorization8分钟
More Vectorization Examples6分钟
Vectorizing Logistic Regression7分钟
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9分钟
Broadcasting in Python11分钟
A note on python/numpy vectors6分钟
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3分钟
Explanation of logistic regression cost function (optional)7分钟
Pieter Abbeel interview16分钟
6 个阅读材料
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1分钟
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1分钟
Derivation of DL/dz (optional reading)10分钟
Clarification of "dz"10分钟
Deep Learning Honor Code2分钟
Programming Assignment FAQ10分钟
1 个练习
Neural Network Basics30分钟
3

3

完成时间为 5 小时

Shallow neural networks

完成时间为 5 小时
12 个视频 (总计 109 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
12 个视频
Neural Network Representation5分钟
Computing a Neural Network's Output9分钟
Vectorizing across multiple examples9分钟
Explanation for Vectorized Implementation7分钟
Activation functions10分钟
Why do you need non-linear activation functions?5分钟
Derivatives of activation functions7分钟
Gradient descent for Neural Networks9分钟
Backpropagation intuition (optional)15分钟
Random Initialization7分钟
Ian Goodfellow interview14分钟
2 个阅读材料
Clarification: Activation Function1分钟
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1分钟
1 个练习
Shallow Neural Networks30分钟
4

4

完成时间为 5 小时

Deep Neural Networks

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 64 分钟), 3 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Forward Propagation in a Deep Network7分钟
Getting your matrix dimensions right11分钟
Why deep representations?10分钟
Building blocks of deep neural networks8分钟
Forward and Backward Propagation10分钟
Parameters vs Hyperparameters7分钟
What does this have to do with the brain?3分钟
3 个阅读材料
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1分钟
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1分钟
Clarification about What does this have to do with the brain video1分钟
1 个练习
Key concepts on Deep Neural Networks30分钟

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....
深度学习

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