In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning
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Offert par
Spécialisation Deep Learningdeeplearning.aiÀ propos de ce cours
461 524 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
15%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 2 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Approx. 26 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
TensorflowDeep LearningMathematical Optimizationhyperparameter tuning
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Niveau intermédiaire
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Approx. 26 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Offert par
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
14 heures pour terminer
Practical Aspects of Deep Learning
Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model.
14 heures pour terminer
15 vidéos (Total 131 min), 4 lectures, 6 quiz
6 heures pour terminer
Optimization Algorithms
Develop your deep learning toolbox by adding more advanced optimizations, random minibatching, and learning rate decay scheduling to speed up your models.
6 heures pour terminer
11 vidéos (Total 92 min), 2 lectures, 3 quiz
6 heures pour terminer
Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset.
6 heures pour terminer
11 vidéos (Total 103 min), 5 lectures, 3 quiz
Avis
Meilleurs avis pour IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
par XG30 oct. 2017
Thank you Andrew!! I know start to use Tensorflow, however, this tool is not well for a research goal. Maybe, pytorch could be considered in the future!! And let us know how to use pytorch in Windows.
par CV23 déc. 2017
Exceptional Course, the Hyper parameters explanations are excellent every tip and advice provided help me so much to build better models, I also really liked the introduction of Tensor Flow Thanks.
par YL20 févr. 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
par NA13 janv. 2020
After completion of this course I know which values to look at if my ML model is not performing up to the task. It is a detailed but not too complicated course to understand the parameters used by ML.
À propos du Spécialisation Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
