Informações sobre o curso

4,447,516 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.
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.
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

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(142,271 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para concluir

Introduction to deep learning

2 horas para concluir
7 vídeos (Total 76 mín.), 2 leituras, 1 teste
7 videos
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
Semana
2

Semana 2

8 horas para concluir

Neural Networks Basics

8 horas para concluir
19 vídeos (Total 161 mín.), 6 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
6 leituras
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1min
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1min
Derivation of DL/dz (optional reading)10min
Clarification of "dz"10min
Deep Learning Honor Code2min
Programming Assignment FAQ10min
1 exercício prático
Neural Network Basics30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Shallow neural networks

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
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Deep Neural Networks

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

Visualizar todas as avaliações

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....
Aprendizagem profunda

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.
  • 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.

  • 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.

  • 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.