Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

23%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

57%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Machine LearningDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)Apache Spark

Resultados de carreira do aprendiz

23%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

57%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
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Nível avançado
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

IBM

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up85%(3,252 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Introduction to deep learning

5 horas para concluir
16 vídeos (Total 61 mín.), 4 leituras, 2 testes
16 videos
Introduction - Romeo Kienzler30s
Introduction - Ilja Rasin1min
Introduction - Niketan Pansare30s
Course Logistics1min
Cloud Architectures for AI and DeepLearning2min
Linear algebra6min
Deep feed forward neural networks12min
Convolutional Neural Networks4min
Recurrent neural networks1min
LSTMs3min
Auto encoders and representation learning2min
Methods for neural network training8min
Gradient Descent Updater Strategies6min
How to choose the correct activation function3min
The bias-variance tradeoff in deep learning3min
4 leituras
IBM Digital Badge10min
Video summary on environment setup10min
Where to get all the code and slides for download?10min
Link to Github10min
1 exercício prático
DeepLearning Fundamentals30min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

DeepLearning Frameworks

7 horas para concluir
18 vídeos (Total 116 mín.), 1 leitura, 5 testes
18 videos
Neural Network Debugging with TensorBoard7min
Automatic Differentiation2min
Introduction video44s
Keras overview5min
Sequential models in keras6min
Feed forward networks7min
Recurrent neural networks9min
Beyond sequential models: the functional API3min
Saving and loading models2min
What is SystemML (1/2)3min
What is SystemML (2/2)6min
PyTorch Installation2min
PyTorch Packages2min
Tensor Creation and Visualization of Higher Dimensional Tensors6min
Math Computation and Reshape7min
Computation Graph, CUDA17min
Linear Model17min
1 leituras
Link to files in Github10min
4 exercícios práticos
TensorFlow30min
TensorFlow 2.x12min
Apache SystemML12min
PyTorch Introduction30min
Semana
3

Semana 3

7 horas para concluir

DeepLearning Applications

7 horas para concluir
18 vídeos (Total 115 mín.)
18 videos
How to implement an anomaly detector (1/2)11min
How to implement an anomaly detector (2/2)2min
How to deploy a real-time anomaly detector2min
Introduction to Time Series Forecasting4min
Stateful vs. Stateless LSTMs6min
Batch Size5min
Number of Time Steps, Epochs, Training and Validation8min
Trainin Set Size4min
Input and Output Data Construction7min
Designing the LSTM network in Keras10min
Anatomy of a LSTM Node12min
Number of Parameters7min
Training and loading a saved model4min
Classifying the MNIST dataset with Convolutional Neural Networks5min
Image classification with Imagenet and Resnet503min
Autoencoder - understanding Word2Vec8min
Text Classification with Word Embeddings4min
4 exercícios práticos
Anomaly Detection30min
Sequence Classification with Keras LSTM Network30min
Image Classification30min
NLP30min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Scaling and Deployment

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 9 mín.), 2 leituras, 2 testes
3 videos
Computer Vision with IBM Watson Visual Recognition2min
Text Classification with IBM Watson Natural Language Classifier1min
2 leituras
Exercise: Scale a Deep Learning Model on IBM Watson Machine Learning10min
Link to Github10min
1 exercício prático
Methods of parallel neural network training6min

Avaliações

Principais avaliações do APPLIED AI WITH DEEPLEARNING

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Sobre Programa de cursos integrados Advanced Data Science with IBM

Advanced Data Science with IBM

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.