If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda
oferecido por
Programa de cursos integrados Aprendizagem profundadeeplearning.aiInformações sobre o curso
3,283,277 visualizações recentes
Resultados de carreira do aprendiz
39%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
11%
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 1 de 5 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Árabe, Francês, Ucraniano, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Turco, Inglês, Espanhol, Japonês
Habilidades que você terá
Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning
Resultados de carreira do aprendiz
39%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
38%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
11%
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 1 de 5 no
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Árabe, Francês, Ucraniano, Chinês (simplificado), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Turco, Inglês, Espanhol, Japonês
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
Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.
2 horas para concluir
7 vídeos (Total 76 mín.), 2 leituras, 1 teste
7 videos
Welcome5min
What is a neural network?7min
Supervised Learning with Neural Networks8min
Why is Deep Learning taking off?10min
About this Course2min
Course Resources1min
Geoffrey Hinton interview40min
2 leituras
Frequently Asked Questions10min
How to use Discussion Forums10min
1 exercício prático
Introduction to deep learning30min
8 horas para concluir
Neural Networks Basics
Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.
8 horas para concluir
19 vídeos (Total 161 mín.), 7 leituras, 3 testes
19 videos
Logistic Regression5min
Logistic Regression Cost Function8min
Gradient Descent11min
Derivatives7min
More Derivative Examples10min
Computation graph3min
Derivatives with a Computation Graph14min
Logistic Regression Gradient Descent6min
Gradient Descent on m Examples8min
Vectorization8min
More Vectorization Examples6min
Vectorizing Logistic Regression7min
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9min
Broadcasting in Python11min
A note on python/numpy vectors6min
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3min
Explanation of logistic regression cost function (optional)7min
Pieter Abbeel interview16min
7 leituras
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1min
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1min
Derivation of DL/dz (optional reading)10min
Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1min
Clarification of "dz"10min
Deep Learning Honor Code2min
Programming Assignment FAQ10min
1 exercício prático
Neural Network Basics30min
5 horas para concluir
Shallow neural networks
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
5 horas para concluir
12 vídeos (Total 109 mín.), 2 leituras, 2 testes
12 videos
Neural Network Representation5min
Computing a Neural Network's Output9min
Vectorizing across multiple examples9min
Explanation for Vectorized Implementation7min
Activation functions10min
Why do you need non-linear activation functions?5min
Derivatives of activation functions7min
Gradient descent for Neural Networks9min
Backpropagation intuition (optional)15min
Random Initialization7min
Ian Goodfellow interview14min
2 leituras
Clarification: Activation Function1min
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1min
1 exercício prático
Shallow Neural Networks30min
5 horas para concluir
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
5 horas para concluir
8 vídeos (Total 64 mín.), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Forward Propagation in a Deep Network7min
Getting your matrix dimensions right11min
Why deep representations?10min
Building blocks of deep neural networks8min
Forward and Backward Propagation10min
Parameters vs Hyperparameters7min
What does this have to do with the brain?3min
3 leituras
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1min
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1min
Clarification about What does this have to do with the brain video1min
1 exercício prático
Key concepts on Deep Neural Networks30min
Avaliações
Principais avaliações do REDES NEURAIS E APRENDIZAGEM PROFUNDA
por BC3 de Dez de 2018
Extremely helpful review of the basics, rooted in mathematics, but not overly cumbersome. Very clear, and example coding exercises greatly improved my understanding of the importance of vectorization.
por JN19 de Fev de 2018
I know this is intended for a broad audience, but I found that the assignments were too easy. Not that they are testing easy material, but that the answers are almost stated directly in the questions.
por GC30 de Mai de 2019
I have learnt a lot of tricks with numpy and I believe I have a better understanding of what a NN does. Now it does not look like a black box anymore. I look forward to see what's in the next courses!
por AH29 de Abr de 2020
Amazing course, the lecturer breaks makes it very simple and quizzes, assignments were very helpful to ensure your understanding of the content. Hope for future learners you provide code model-answers
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?
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.
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.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
