Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante

Basic familiarity with functions, basic algebra, and Python will help you get the most out of this specialization.

Aprox. 25 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Analytically optimize different types of functions commonly used in machine learning using properties of derivatives and gradients

  • Approximately optimize different types of functions commonly used in machine learning

  • Visually interpret differentiation of different types of functions commonly used in machine learning

  • Perform gradient descent in neural networks with different activation and cost functions

Habilidades que você terá

  • Calculus
  • Mathematical Optimization
  • Gradient Descent
  • Machine Learning
  • Newton'S Method
Prazos flexíveis
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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível iniciante

Basic familiarity with functions, basic algebra, and Python will help you get the most out of this specialization.

Aprox. 25 horas para completar
Inglês

oferecido por

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DeepLearning.AI

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Semana 1
9 horas para concluir

Week 1 - Derivatives and Optimization

9 horas para concluir
28 vídeos (Total 113 mín.), 3 leituras, 4 testes
Semana
2
Semana 2
7 horas para concluir

Week 2 - Gradients and Gradient Descent

7 horas para concluir
14 vídeos (Total 51 mín.)
Semana
3
Semana 3
9 horas para concluir

Week 3 - Optimization in Neural Networks and Newton's Method

9 horas para concluir
17 vídeos (Total 91 mín.), 2 leituras, 3 testes

Sobre Programa de cursos integrados Mathematics for Machine Learning and Data Science

Mathematics for Machine Learning and Data Science

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.