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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning
Offert par
Spécialisation Deep Learningdeeplearning.aiÀ propos de ce cours
1,051,043 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
41%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
37%
ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
12%
a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
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
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 18 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Français, Chinois (simplifié), Portugais (brésilien), Coréen, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
HyperparameterTensorflowHyperparameter OptimizationDeep Learning
Résultats de carrière des étudiants
41%
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37%
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12%
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Niveau débutant
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Offert par
deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, 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
8 heures pour terminer
Practical aspects of Deep Learning
8 heures pour terminer
15 vidéos (Total 131 min), 3 lectures, 4 quiz
15 vidéos
Train / Dev / Test sets12 min
Bias / Variance8 min
Basic Recipe for Machine Learning6 min
Regularization9 min
Why regularization reduces overfitting?7 min
Dropout Regularization9 min
Understanding Dropout7 min
Other regularization methods8 min
Normalizing inputs5 min
Vanishing / Exploding gradients6 min
Weight Initialization for Deep Networks6 min
Numerical approximation of gradients6 min
Gradient checking6 min
Gradient Checking Implementation Notes5 min
Yoshua Bengio interview25 min
3 lectures
Clarification about Upcoming Regularization Video1 min
Clarification about Upcoming Understanding dropout Video1 min
Clarification about Upcoming Normalizing Inputs Video1 min
1 exercice pour s'entraîner
Practical aspects of deep learning30 min
5 heures pour terminer
Optimization algorithms
5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 92 min), 2 lectures, 2 quiz
11 vidéos
Understanding mini-batch gradient descent11 min
Exponentially weighted averages5 min
Understanding exponentially weighted averages9 min
Bias correction in exponentially weighted averages4 min
Gradient descent with momentum9 min
RMSprop7 min
Adam optimization algorithm7 min
Learning rate decay6 min
The problem of local optima5 min
Yuanqing Lin interview13 min
2 lectures
Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1 min
Clarification about Learning Rate Decay Video1 min
1 exercice pour s'entraîner
Optimization algorithms30 min
5 heures pour terminer
Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 104 min), 2 lectures, 2 quiz
11 vidéos
Tuning process7 min
Using an appropriate scale to pick hyperparameters8 min
Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar6 min
Normalizing activations in a network8 min
Fitting Batch Norm into a neural network12 min
Why does Batch Norm work?11 min
Batch Norm at test time5 min
Softmax Regression11 min
Training a softmax classifier10 min
Deep learning frameworks4 min
TensorFlow16 min
2 lectures
Clarifications about Upcoming Softmax Video1 min
Note about TensorFlow 1 and TensorFlow 210 min
1 exercice pour s'entraîner
Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks30 min
Avis
Meilleurs avis pour IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
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 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 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 A22 oct. 2017
Assignment in week 2 could not tell the difference between 'a-=b' and 'a=a-b' and marked the former as incorrect even though they are the same and gave the same output. Other than that, a great course
À propos du Spécialisation Deep Learning
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.
Foire Aux Questions
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L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
- Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
- Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
