This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good results. You will also learn TensorFlow. After 3 weeks, you will: - Understand industry best-practices for building deep learning applications. - Be able to effectively use the common neural network "tricks", including initialization, L2 and dropout regularization, Batch normalization, gradient checking, - Be able to implement and apply a variety of optimization algorithms, such as mini-batch gradient descent, Momentum, RMSprop and Adam, and check for their convergence. - Understand new best-practices for the deep learning era of how to set up train/dev/test sets and analyze bias/variance - Be able to implement a neural network in TensorFlow. This is the second course of the Deep Learning Specialization.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
proposé par
Compétences que vous acquerrez
Les étudiants prenant part à ce Course sont
- Data Scientists
- Machine Learning Engineers
- Scientists
- Biostatisticians
- Researchers
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Practical aspects of Deep Learning
Optimization algorithms
Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
40%
36%
12%
Principaux examens pour Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
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\n\nThanks.
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.
Enseignants
Andrew Ng
CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh
Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri
Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.aiÀ propos de deeplearning.ai
À propos du Spécialisation Deep Learning
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
