À propos de ce cours

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Approx. 33 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

5 heures pour terminer

Tensor and Datasets

5 heures pour terminer
6 vidéos (Total 44 min), 2 lectures, 11 quiz
6 vidéos
1.1 Tensors 1D13 min
1.2 Two-Dimensional Tensors9 min
Differentiation in PyTorch5 min
1.3 Simple Dataset7 min
1.5 Dataset4 min
2 lectures
Labs10 min
Labs Review & Download10 min
5 exercices pour s'entraîner
1.1 Tensors 1D5 min
1.2 Two-Dimensional Tensors5 min
1.3 Derivatives in PyTorch5 min
Simple Dataset5 min
Datasets10 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Linear Regression

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 35 min), 1 lecture, 10 quiz
7 vidéos
2.1 Linear Regression Training3 min
Loss3 min
Gradient Descent4 min
Cost3 min
Linear Regression PyToch5 min
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 min
1 lecture
Labs Review & Download10 min
7 exercices pour s'entraîner
Prediction in One Dimension5 min
Linear Regression Training5 min
Loss5 min
Gradient Descent5 min
Cost5 min
Training Parameters in PyTorch5 min
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 min
3 heures pour terminer

Linear Regression PyTorch Way

3 heures pour terminer
5 vidéos (Total 21 min), 1 lecture, 8 quiz
5 vidéos
Mini-Batch Gradient Descent3 min
Optimization in PyTorch3 min
Training, Validation and Test Split4 min
Training, Validation and Test Split PyTorch3 min
1 lecture
Labs Review & Download10 min
4 exercices pour s'entraîner
Quiz: Stochastic Gradient Descent5 min
Mini-Batch Gradient Descent5 min
3.3 Optimization in PyTorch5 min
Training and Validation Data PyTorch5 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Multiple Input Output Linear Regression

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 18 min), 1 lecture, 6 quiz
4 vidéos
Multiple Linear Regression Training2 min
Linear Regression Multiple Outputs5 min
Multiple Output Linear Regression Training1 min
1 lecture
Labs Review & Download10 min
2 exercices pour s'entraîner
Multiple Linear Regression Prediction5 min
Multiple Output Linear Regression5 min
2 heures pour terminer

Logistic Regression for Classification

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 8 quiz
4 vidéos
5.1 Logistic Regression: Prediction6 min
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 min
Logistic Regression Cross Entropy Loss10 min
1 lecture
5.4 Labs Review & Download10 min
5 exercices pour s'entraîner
5.0 Linear Classifiers5 min
5.0 Linear Classifiers5 min
5.1 Logistic Regression: Prediction10 min
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 min
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Softmax Rergresstion

2 heures pour terminer
3 vidéos (Total 18 min), 1 lecture, 5 quiz
3 vidéos
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3 min
Softmax PyTorch6 min
1 lecture
6.4 Labs Review & Download10 min
3 exercices pour s'entraîner
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5 min
6.2 Softmax Prediction5 min
6.3 Softmax PyTorch Quizz5 min
3 heures pour terminer

Shallow Neural Networks

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 33 min), 1 lecture, 12 quiz
6 vidéos
More Hidden Neurons2 min
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5 min
7.4 Multi-Class Neural Networks5 min
7.5 Backpropagation5 min
7.5 Activation Functions4 min
1 lecture
7.7 Labs Review & Download10 min
6 exercices pour s'entraîner
Neural Networks5 min
More Hidden Neurons 5 min
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5 min
Multi-Class Neural Networks5 min
Backpropagation5 min
Activation Functions5 min

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À propos du Nombre de IBM AI Engineering Certificat Professionnel

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
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Foire Aux Questions

  • 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.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.