À propos de ce cours

601,975 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

35%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

40%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

21%

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.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau avancé

Approx. 34 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Compétences que vous acquerrez

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

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Offert par

Logo Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up83%(6,698 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

6 heures pour terminer

Introduction to optimization

6 heures pour terminer
10 vidéos (Total 64 min), 3 lectures, 3 quiz
10 vidéos
Welcome to AML specialization!2 min
Course intro6 min
Linear regression9 min
Linear classification10 min
Gradient descent5 min
Overfitting problem and model validation6 min
Model regularization5 min
Stochastic gradient descent5 min
Gradient descent extensions9 min
3 lectures
About the University10 min
Welcome!5 min
Hardware for the course10 min
2 exercices pour s'entraîner
Linear models30 min
Overfitting and regularization30 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Introduction to neural networks

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 85 min), 3 lectures, 4 quiz
9 vidéos
Chain rule7 min
Backpropagation9 min
Efficient MLP implementation13 min
Other matrix derivatives5 min
What is TensorFlow10 min
Our first model in TensorFlow10 min
What Deep Learning is and is not8 min
Deep learning as a language6 min
3 lectures
Optional reading on matrix derivatives1 min
TensorFlow reading1 min
Keras reading1 min
2 exercices pour s'entraîner
Multilayer perceptron10 min
Matrix derivatives20 min
Semaine
3

Semaine 3

6 heures pour terminer

Deep Learning for images

6 heures pour terminer
6 vidéos (Total 59 min)
6 vidéos
Our first CNN architecture10 min
Training tips and tricks for deep CNNs14 min
Overview of modern CNN architectures8 min
Learning new tasks with pre-trained CNNs5 min
A glimpse of other Computer Vision tasks8 min
1 exercice pour s'entraîner
Convolutions and pooling30 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Unsupervised representation learning

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 81 min)
9 vidéos
Autoencoders 1015 min
Autoencoder applications9 min
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7 min
Natural language processing primer10 min
Word embeddings13 min
Generative models 1017 min
Generative Adversarial Networks10 min
Applications of adversarial approach11 min
1 exercice pour s'entraîner
Word embeddings30 min

À propos du Spécialisation Apprentissage automatique avancé

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Apprentissage automatique avancé

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 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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • 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.

  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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