Informações sobre o curso
4.6
655 classificações
157 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado

Nível avançado

Horas para completar

Aprox. 37 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning
Programa de cursos integrados
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Prazos flexíveis

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Nível avançado

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Horas para completar

Aprox. 37 horas para completar

Sugerido: 6 weeks of study, 6-10 hours/week...
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Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
5 horas para concluir

Introduction to optimization

Welcome to the "Introduction to Deep Learning" course! In the first week you'll learn about linear models and stochatic optimization methods. Linear models are basic building blocks for many deep architectures, and stochastic optimization is used to learn every model that we'll discuss in our course....
Reading
9 vídeos (total de (Total 63 mín.) min), 2 leituras, 3 testes
Video9 videos
Course intro6min
Linear regression9min
Linear classification10min
Gradient descent5min
Overfitting problem and model validation6min
Model regularization5min
Stochastic gradient descent5min
Gradient descent extensions9min
Reading2 leituras
Welcome!5min
Hardware for the course10min
Quiz2 exercícios práticos
Linear models6min
Overfitting and regularization8min
Semana
2
Horas para completar
6 horas para concluir

Introduction to neural networks

This module is an introduction to the concept of a deep neural network. You'll begin with the linear model and finish with writing your very first deep network....
Reading
9 vídeos (total de (Total 85 mín.) min), 3 leituras, 4 testes
Video9 videos
Chain rule7min
Backpropagation9min
Efficient MLP implementation13min
Other matrix derivatives5min
What is TensorFlow10min
Our first model in TensorFlow10min
What Deep Learning is and is not8min
Deep learning as a language6min
Reading3 leituras
Optional reading on matrix derivatives1min
TensorFlow reading1min
Keras reading1min
Quiz2 exercícios práticos
Multilayer perceptron10min
Matrix derivatives20min
Semana
3
Horas para completar
5 horas para concluir

Deep Learning for images

In this week you will learn about building blocks of deep learning for image input. You will learn how to build Convolutional Neural Network (CNN) architectures with these blocks and how to quickly solve a new task using so-called pre-trained models....
Reading
6 vídeos (total de (Total 59 mín.) min), 3 testes
Video6 videos
Our first CNN architecture10min
Training tips and tricks for deep CNNs14min
Overview of modern CNN architectures8min
Learning new tasks with pre-trained CNNs5min
A glimpse of other Computer Vision tasks8min
Quiz1 exercício prático
Convolutions and pooling10min
Semana
4
Horas para completar
4 horas para concluir

Unsupervised representation learning

This week we're gonna dive into unsupervised parts of deep learning. You'll learn how to generate, morph and search images with deep learning....
Reading
9 vídeos (total de (Total 81 mín.) min), 3 testes
Video9 videos
Autoencoders 1015min
Autoencoder applications9min
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7min
Natural language processing primer10min
Word embeddings13min
Generative models 1017min
Generative Adversarial Networks10min
Applications of adversarial approach11min
Quiz1 exercício prático
Word embeddings8min
4.6
157 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

22%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

27%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Melhores avaliações

por YGJan 28th 2018

This is a very hands on Deep Learning class. Like the design of programming assignments a lot. It's very instructive as well as challenging! Great course. I would recommend it!

por ASMar 26th 2018

Great course! The faculty does an excellent job in explaining some difficult to understand concepts. The discussion forum is very active and the course community is helpful.

Instrutores

Avatar

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Alexander Panin

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
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Ekaterina Lobacheva

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Nikita Kazeev

Researcher
HSE Faculty of Computer Science

Sobre National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communications, IT, mathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Sobre o Programa de cursos integrados Advanced Machine Learning

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Advanced Machine Learning

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.