Andrew Ng +2 mais instrutores
Instrutores principais

oferecido por

Améliorez les réseaux neuronaux profonds

deeplearning.ai

Informações sobre o curso

Dans ce cours, vous apprendrez la "magie" qui permet l'efficacité de l’apprentissage profond.   Plutôt que de voir le processus d’apprentissage profond comme une boîte noire, vous comprendrez ce qui commande la performance et vous pourrez ainsi obtenir systématiquement de bons résultats plus souvent. Vous apprendrez également TensorFlow. 
Au bout de 3 semaines, vous: 
- Pourrez comprendre les meilleures pratiques dans le secteur de construction des applications d’apprentissage profond.
- Serez en mesure d’utiliser avec efficacité des "astuces", communes des réseaux neuronaux, qui incluent l’initialisation, la régularisation L2 et la régularisation du décrochage, la normalisation par lots, la vérification de gradients,
- Pourrez mettre en œuvre et employer une variété d’algorithmes d’optimisation, comme par exemple la descente de gradients par mini-lots, le momentum, RMSprop et Adam, et contrôler leur convergence. 
-  Comprendrez, à l’ère de l’apprentissage profond, les nouvelles meilleures pratiques sur la configuration des ensembles train/dev/test et comment analyser les biais/variances
-  Pourrez implémenter un réseau neuronal dans TensorFlow. 

Ceci est le deuxième cours de spécialisation en apprentissage profond.

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.

Nível iniciante

Aprox. 18 horas para completar

Francês

Legendas: Chinês (tradicional), Francês, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

Habilidades que você terá

Artificial Neural NetworkMachine LearningDeep LearningStatistical Classification

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.

Nível iniciante

Aprox. 18 horas para completar

Francês

Legendas: Chinês (tradicional), Francês, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Russo, Turco, Inglês, Espanhol

Instrutores

oferecido por

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

8 horas para concluir

Aspects pratiques de l’apprentissage profond

8 horas para concluir

15 vídeos (Total 131 mín.), 3 leituras, 4 testes

15 videos

Ensembles Train / Dev / Test12min

Biais / Variance8min

Procédé de base pour l’apprentissage automatique6min

Régularisation9min

Pourquoi la régularisation réduit-elle le surapprentissage?7min

Régularisation du décrochage9min

Compréhension du décrochage7min

Autres méthodes de régularisation8min

Normalisation des entrées5min

Disparition / explosion des gradients6min

Initialisation de la pondération pour les réseaux profonds6min

Approximation numérique des gradients6min

Vérification des gradients6min

Notes d’implémentation de la vérification des gradients5min

Entretien avec Yoshua Bengio25min

3 leituras

Éclaircissements sur la prochaine vidéo de régularisation1min

Éclaircissements sur la vidéo suivante sur la Compréhension du décrochage1min

Éclaircissements sur la vidéo suivante sur la normalisation des entrées1min

1 exercício prático

Aspects pratiques de l’apprentissage profond30min

Semana

Semana 2

5 horas para concluir

Algorithmes d’optimisation

5 horas para concluir

11 vídeos (Total 92 mín.), 2 leituras, 2 testes

11 videos

Descente de gradient des mini-lots11min

Compréhension de la descente de gradient des mini-lots11min

Moyennes de pondération exponentielle5min

Compréhension des moyennes de pondération exponentielle9min

Correction des biais dans des moyennes de pondération exponentielle4min

Descente de gradient avec moment9min

RMSprop7min

Algorithme d’optimisation des Adam7min

Décroissance du taux d’apprentissage6min

Le problème des optima locaux5min

Entretien avec Yuanqing Lin13min

2 leituras

Éclaircissements sur la vidéo suivante sur l’optimisation des Adam1min

Éclaircissements sur la vidéo de décroissance du taux d’apprentissage1min

1 exercício prático

Algorithmes d’optimisation30min

Semana

Semana 3

5 horas para concluir

Réglage des hyper-paramètres, normalisation des lots et cadres de programmation

5 horas para concluir

11 vídeos (Total 104 mín.), 2 leituras, 2 testes

11 videos

Processus de réglage7min

Utilisation d’une échelle appropriée pour choisir les hyper-paramètres8min

Réglage des hyper-paramètres dans la pratique : Pandas vs. Caviar6min

Normalisation d’activations dans un réseau8min

Ajustement de la normalisation des lots dans un réseau neuronal12min

Pourquoi la normalisation de lots fonctionne-t-elle ?11min

Normalisation des lots au moment du test5min

Régression Softmax11min

Formation d’un classificateur softmax10min

Cadres d’apprentissage profond4min

TensorFlow16min

2 leituras

Éclaircissements sur la vidéo suivante sur Softmax1min

Remarque sur TensorFlow 1 et TensorFlow 210min

1 exercício prático

Réglage des hyperparamètres, normalisation des lots, cadres de programmation30min

Perguntas Frequentes – FAQ

When will I have access to the lectures and assignments?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

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Informações sobre o curso

Habilidades que você terá

Instrutores

Andrew Ng
Instrutor principal

Kian Katanforoosh
Instrutor principal

Younes Bensouda Mourri
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana 1

Aspects pratiques de l’apprentissage profond

Semana 2

Algorithmes d’optimisation

Semana 3

Réglage des hyper-paramètres, normalisation des lots et cadres de programmation

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