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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 4 de 6 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 31 horas para completar
Inglês

Instrutores

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IBM

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up87%(1,844 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Tensor and Datasets

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 44 mín.), 1 leitura, 11 testes
6 videos
1.1 Tensors 1D13min
1.2 Two-Dimensional Tensors9min
Differentiation in PyTorch5min
1.3 Simple Dataset7min
1.5 Dataset4min
1 leituras
Labs10min
5 exercícios práticos
1.1 Tensors 1D5min
1.2 Two-Dimensional Tensors5min
1.3 Derivatives in PyTorch5min
Simple Dataset5min
Datasets10min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Linear Regression

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 35 mín.)
7 videos
2.1 Linear Regression Training3min
Loss3min
Gradient Descent4min
Cost3min
Linear Regression PyToch5min
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5min
7 exercícios práticos
Prediction in One Dimension5min
Linear Regression Training5min
Loss5min
Gradient Descent5min
Cost5min
Training Parameters in PyTorch5min
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5min
3 horas para concluir

Linear Regression PyTorch Way

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 21 mín.)
5 videos
Mini-Batch Gradient Descent3min
Optimization in PyTorch3min
Training, Validation and Test Split4min
Training, Validation and Test Split PyTorch3min
4 exercícios práticos
Quiz: Stochastic Gradient Descent5min
Mini-Batch Gradient Descent5min
3.3 Optimization in PyTorch5min
Training and Validation Data PyTorch5min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Multiple Input Output Linear Regression

2 horas para concluir
4 vídeos (Total 18 mín.)
4 videos
Multiple Linear Regression Training2min
Linear Regression Multiple Outputs5min
Multiple Output Linear Regression Training1min
2 exercícios práticos
Multiple Linear Regression Prediction5min
Multiple Output Linear Regression5min
2 horas para concluir

Logistic Regression for Classification

2 horas para concluir
4 vídeos (Total 31 mín.)
4 videos
5.1 Logistic Regression: Prediction6min
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5min
Logistic Regression Cross Entropy Loss10min
5 exercícios práticos
5.0 Linear Classifiers5min
5.0 Linear Classifiers5min
5.1 Logistic Regression: Prediction10min
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5min
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

Softmax Rergresstion

2 horas para concluir
3 vídeos (Total 18 mín.)
3 videos
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3min
Softmax PyTorch6min
3 exercícios práticos
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5min
6.2 Softmax Prediction5min
6.3 Softmax PyTorch Quizz5min
3 horas para concluir

Shallow Neural Networks

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 33 mín.)
6 videos
More Hidden Neurons2min
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5min
7.4 Multi-Class Neural Networks5min
7.5 Backpropagation5min
7.5 Activation Functions4min
6 exercícios práticos
Neural Networks5min
More Hidden Neurons 5min
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5min
Multi-Class Neural Networks5min
Backpropagation5min
Activation Functions5min

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