Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

40%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
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.
Aprox. 54 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (simplificado), Inglês, Hebraico, Espanhol, Hindi, Japonês...

Habilidades que você terá

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

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100% on-line
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oferecido por

Logotipo de Universidade de Stanford

Universidade de Stanford

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(1,245,075 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Introduction

2 horas para concluir
5 vídeos (Total 42 mín.), 9 leituras, 1 teste
5 videos
Welcome6min
What is Machine Learning?7min
Supervised Learning12min
Unsupervised Learning14min
9 leituras
Machine Learning Honor Code8min
What is Machine Learning?5min
How to Use Discussion Forums4min
Supervised Learning4min
Unsupervised Learning3min
Who are Mentors?3min
Get to Know Your Classmates8min
Frequently Asked Questions11min
Lecture Slides20min
1 exercício prático
Introduction10min
2 horas para concluir

Linear Regression with One Variable

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 70 mín.), 8 leituras, 1 teste
7 videos
Cost Function8min
Cost Function - Intuition I11min
Cost Function - Intuition II8min
Gradient Descent11min
Gradient Descent Intuition11min
Gradient Descent For Linear Regression10min
8 leituras
Model Representation3min
Cost Function3min
Cost Function - Intuition I4min
Cost Function - Intuition II3min
Gradient Descent3min
Gradient Descent Intuition3min
Gradient Descent For Linear Regression6min
Lecture Slides20min
1 exercício prático
Linear Regression with One Variable10min
2 horas para concluir

Linear Algebra Review

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 61 mín.), 7 leituras, 1 teste
6 videos
Addition and Scalar Multiplication6min
Matrix Vector Multiplication13min
Matrix Matrix Multiplication11min
Matrix Multiplication Properties9min
Inverse and Transpose11min
7 leituras
Matrices and Vectors2min
Addition and Scalar Multiplication3min
Matrix Vector Multiplication2min
Matrix Matrix Multiplication2min
Matrix Multiplication Properties2min
Inverse and Transpose3min
Lecture Slides10min
1 exercício prático
Linear Algebra10min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Linear Regression with Multiple Variables

3 horas para concluir
8 vídeos (Total 65 mín.), 16 leituras, 1 teste
8 videos
Gradient Descent for Multiple Variables5min
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8min
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8min
Features and Polynomial Regression7min
Normal Equation16min
Normal Equation Noninvertibility5min
Working on and Submitting Programming Assignments3min
16 leituras
Setting Up Your Programming Assignment Environment8min
Access to MATLAB Online and the Exercise Files for MATLAB Users3min
Installing Octave on Windows3min
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10min
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3min
Installing Octave on GNU/Linux7min
More Octave/MATLAB resources10min
Multiple Features3min
Gradient Descent For Multiple Variables2min
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3min
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4min
Features and Polynomial Regression3min
Normal Equation3min
Normal Equation Noninvertibility2min
Programming tips from Mentors10min
Lecture Slides20min
1 exercício prático
Linear Regression with Multiple Variables10min
5 horas para concluir

Octave/Matlab Tutorial

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 80 mín.), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Moving Data Around16min
Computing on Data13min
Plotting Data9min
Control Statements: for, while, if statement12min
Vectorization13min
1 leituras
Lecture Slides10min
1 exercício prático
Octave/Matlab Tutorial10min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Logistic Regression

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 71 mín.), 8 leituras, 1 teste
7 videos
Hypothesis Representation7min
Decision Boundary14min
Cost Function10min
Simplified Cost Function and Gradient Descent10min
Advanced Optimization14min
Multiclass Classification: One-vs-all6min
8 leituras
Classification2min
Hypothesis Representation3min
Decision Boundary3min
Cost Function3min
Simplified Cost Function and Gradient Descent3min
Advanced Optimization3min
Multiclass Classification: One-vs-all3min
Lecture Slides10min
1 exercício prático
Logistic Regression10min
4 horas para concluir

Regularization

4 horas para concluir
4 vídeos (Total 39 mín.), 5 leituras, 2 testes
4 videos
Cost Function10min
Regularized Linear Regression10min
Regularized Logistic Regression8min
5 leituras
The Problem of Overfitting3min
Cost Function3min
Regularized Linear Regression3min
Regularized Logistic Regression3min
Lecture Slides10min
1 exercício prático
Regularization10min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Neural Networks: Representation

5 horas para concluir
7 vídeos (Total 63 mín.), 6 leituras, 2 testes
7 videos
Neurons and the Brain7min
Model Representation I12min
Model Representation II11min
Examples and Intuitions I7min
Examples and Intuitions II10min
Multiclass Classification3min
6 leituras
Model Representation I6min
Model Representation II6min
Examples and Intuitions I2min
Examples and Intuitions II3min
Multiclass Classification3min
Lecture Slides10min
1 exercício prático
Neural Networks: Representation10min

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.
  • 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.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • 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.

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