Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Laboratórios Coursera
Inclui projetos práticos de aprendizado.
Saiba mais sobre o Laboratórios Coursera External Link
Nível avançado

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

Aprox. 22 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

  • Graphs
  • Unsupervised Learning
  • Autoencoder
  • Deep Learning
Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Laboratórios Coursera
Inclui projetos práticos de aprendizado.
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Aprox. 22 horas para completar
Inglês

oferecido por

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Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso está relacionado à graduação Master of Computer Science 100% on-line pela Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Ele fornecerá uma prévia dos tópicos, materiais e instrutores para que você possa decidir se o programa de graduação on-line completo é adequado para você.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Semana 1
6 horas para concluir

Week 1 - Embedding

6 horas para concluir
5 vídeos (Total 52 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
2
Semana 2
6 horas para concluir

Week 2 - Convolutional Neural Networks (CNN)

6 horas para concluir
5 vídeos (Total 52 mín.), 2 leituras, 2 testes
Semana
3
Semana 3
8 horas para concluir

Week 3 - Recurrent Neural Networks (RNN)

8 horas para concluir
5 vídeos (Total 41 mín.), 2 leituras, 3 testes
Semana
4
Semana 4
2 horas para concluir

Week 4 - Autoencoders

2 horas para concluir
4 vídeos (Total 36 mín.), 2 leituras, 1 teste

Sobre Programa de cursos integrados Deep Learning for Healthcare

Deep Learning for Healthcare

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.