Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

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 iniciante
Aprox. 18 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível iniciante
Aprox. 18 horas para completar
Inglês

oferecido por

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deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up96%(52,911 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para concluir

Practical aspects of Deep Learning

8 horas para concluir
15 vídeos (Total 131 mín.), 3 leituras, 4 testes
15 videos
Bias / Variance8min
Basic Recipe for Machine Learning6min
Regularization9min
Why regularization reduces overfitting?7min
Dropout Regularization9min
Understanding Dropout7min
Other regularization methods8min
Normalizing inputs5min
Vanishing / Exploding gradients6min
Weight Initialization for Deep Networks6min
Numerical approximation of gradients6min
Gradient checking6min
Gradient Checking Implementation Notes5min
Yoshua Bengio interview25min
3 leituras
Clarification about Upcoming Regularization Video1min
Clarification about Upcoming Understanding dropout Video1min
Clarification about Upcoming Normalizing Inputs Video1min
1 exercício prático
Practical aspects of deep learning30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Optimization algorithms

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 92 mín.), 2 leituras, 2 testes
11 videos
Understanding mini-batch gradient descent11min
Exponentially weighted averages5min
Understanding exponentially weighted averages9min
Bias correction in exponentially weighted averages4min
Gradient descent with momentum9min
RMSprop7min
Adam optimization algorithm7min
Learning rate decay6min
The problem of local optima5min
Yuanqing Lin interview13min
2 leituras
Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1min
Clarification about Learning Rate Decay Video1min
1 exercício prático
Optimization algorithms30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 104 mín.), 2 leituras, 2 testes
11 videos
Using an appropriate scale to pick hyperparameters8min
Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar6min
Normalizing activations in a network8min
Fitting Batch Norm into a neural network12min
Why does Batch Norm work?11min
Batch Norm at test time5min
Softmax Regression11min
Training a softmax classifier10min
Deep learning frameworks4min
TensorFlow16min
2 leituras
Clarifications about Upcoming Softmax Video1min
Note about TensorFlow 1 and TensorFlow 210min
1 exercício prático
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks30min

Avaliações

Principais avaliações do IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION

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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda

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Perguntas Frequentes – FAQ

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