You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda
oferecido por
Programa de cursos integrados Aprendizagem profundadeeplearning.aiInformações sobre o curso
590,588 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
36%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
14%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 3 de 5 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 5 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Turco, Inglês, Espanhol
Habilidades que você terá
Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning
Resultados de carreira do aprendiz
36%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
14%
recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Curso 3 de 5 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 5 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Turco, Inglês, Espanhol
oferecido por
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, deeplearning.ai is on a mission to make world-class AI education accessible to people around the globe so that we can all benefit from an AI-powered future.
Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
ML Strategy (1)
2 horas para concluir
13 vídeos (Total 100 mín.), 1 leitura, 1 teste
13 videos
Why ML Strategy2min
Orthogonalization10min
Single number evaluation metric7min
Satisficing and Optimizing metric5min
Train/dev/test distributions6min
Size of the dev and test sets5min
When to change dev/test sets and metrics11min
Why human-level performance?5min
Avoidable bias6min
Understanding human-level performance11min
Surpassing human-level performance6min
Improving your model performance4min
Andrej Karpathy interview15min
1 leituras
Machine Learning flight simulator2min
1 exercício prático
Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45min
3 horas para concluir
ML Strategy (2)
3 horas para concluir
11 vídeos (Total 132 mín.)
11 videos
Cleaning up incorrectly labeled data13min
Build your first system quickly, then iterate6min
Training and testing on different distributions10min
Bias and Variance with mismatched data distributions18min
Addressing data mismatch10min
Transfer learning11min
Multi-task learning12min
What is end-to-end deep learning?11min
Whether to use end-to-end deep learning10min
Ruslan Salakhutdinov interview17min
1 exercício prático
Autonomous driving (case study)45min
Avaliações
Principais avaliações do STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS
por EK27 de Dez de 2017
Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition. Best & thanks again for an awesome course!\n\nEric
por JB1 de Jul de 2020
While the information from this course was awesome I would've liked some hand on projects to get the information running. Nonetheless, the two simulation task were the best (more would've been neat!).
por AM22 de Nov de 2017
I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysys and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.
por MG30 de Mar de 2020
It is very nice to have a very experienced deep learning practitioner showing you the "magic" of making DNN works. That is usually passed from Professor to graduate student, but is available here now.
Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda
If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning.
In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach.
You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice.
AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work.
We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
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.
Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
