Informações sobre o curso

171,552 visualizações recentes

Learner Career Outcomes

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

21%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 35 horas para completar

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

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Habilidades que você terá

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

Learner Career Outcomes

35%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

21%

recebi um aumento ou promoção

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 35 horas para completar

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

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up82%(5,288 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Introduction to optimization

5 horas para concluir
9 vídeos (Total 63 mín.), 2 leituras, 3 testes
9 videos
Course intro6min
Linear regression9min
Linear classification10min
Gradient descent5min
Overfitting problem and model validation6min
Model regularization5min
Stochastic gradient descent5min
Gradient descent extensions9min
2 leituras
Welcome!5min
Hardware for the course10min
2 exercícios práticos
Linear models6min
Overfitting and regularization8min
Semana
2

Semana 2

6 horas para concluir

Introduction to neural networks

6 horas para concluir
9 vídeos (Total 85 mín.), 3 leituras, 4 testes
9 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
3 leituras
Optional reading on matrix derivatives1min
TensorFlow reading1min
Keras reading1min
2 exercícios práticos
Multilayer perceptron10min
Matrix derivatives20min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Deep Learning for images

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 59 mín.)
6 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
1 exercício prático
Convolutions and pooling10min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Unsupervised representation learning

4 horas para concluir
9 vídeos (Total 81 mín.)
9 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
1 exercício prático
Word embeddings8min
4.6
282 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Introduction to Deep Learning

por DKSep 20th 2019

one of the excellent courses in deep learning. As stated its advanced and enjoyed a lot in solving the assignments. looking forward for more such courses especially in Natural language processing

por AKJun 2nd 2019

one of the best courses I have attended. clear explanation, clear examples, amazing quizzes & Programming Assignment this course is advanced level, don't enroll it if you are a new starter.

Instrutores

Classificação do instrutor4.06/5 (31 classificações)Info
Imagem do instrutor, Evgeny Sokolov

Evgeny Sokolov 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
139,064 aprendizes
2 Cursos
Imagem do instrutor, Andrei Zimovnov

Andrei Zimovnov 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
89,306 aprendizes
2 Cursos
Imagem do instrutor, Alexander Panin

Alexander Panin 

Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
69,687 aprendizes
2 Cursos
Imagem do instrutor, Ekaterina Lobacheva

Ekaterina Lobacheva 

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
56,775 aprendizes
1 Curso
Imagem do instrutor, Nikita Kazeev

Nikita Kazeev 

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
56,775 aprendizes
1 Curso

oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

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....
Aprendizagem de máquina avançada

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.