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Niveau intermédiaire
Approx. 25 heures pour terminer
Anglais
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Université Duke

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up96%(4,511 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

7 heures pour terminer

Simple Introduction to Machine Learning

7 heures pour terminer
23 vidéos (Total 163 min), 1 lecture, 10 quiz
23 vidéos
What Is Machine Learning?5 min
Logistic Regression9 min
Interpretation of Logistic Regression9 min
Motivation for Multilayer Perceptron4 min
Multilayer Perceptron Concepts5 min
Multilayer Perceptron Math Model6 min
Deep Learning6 min
Example: Document Analysis3 min
Interpretation of Multilayer Perceptron9 min
Transfer Learning5 min
Model Selection7 min
Early History of Neural Networks14 min
Hierarchical Structure of Images6 min
Convolution Filters9 min
Convolutional Neural Network3 min
CNN Math Model6 min
How the Model Learns8 min
Advantages of Hierarchical Features4 min
CNN on Real Images9 min
Applications in Use and Practice10 min
Deep Learning and Transfer Learning7 min
Introduction to PyTorch3 min
1 lecture
Math for Data Science10 min
10 exercices pour s'entraîner
Intro to Machine Learning8 min
Logistic Regression8 min
Multilayer Perceptron8 min
Deep Learning8 min
Model Selection8 min
History of Neural Networks8 min
CNN Concepts10 min
CNN Math Model4 min
Applications In Use and Practice
Week 1 Comprehensive
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Basics of Model Learning

4 heures pour terminer
6 vidéos (Total 44 min)
6 vidéos
How Do We Evaluate Our Networks?12 min
How Do We Learn Our Network?7 min
How Do We Handle Big Data?10 min
Early Stopping2 min
Model Learning with PyTorch1 min
3 exercices pour s'entraîner
Lesson One30 min
Lesson 230 min
Week 2 Comprehensive
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 45 min)
8 vidéos
Breakdown of the Convolution (1D and 2D)8 min
Core Components of the Convolutional Layer7 min
Activation Functions4 min
Pooling and Fully Connected Layers4 min
Training the Network6 min
Transfer Learning and Fine-Tuning4 min
CNN with PyTorch45s
4 exercices pour s'entraîner
Lesson One10 min
Lesson 230 min
Lesson 330 min
Week 3 Comprehensive
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Recurrent Neural Networks for Natural Language Processing

5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 136 min)
13 vidéos
Words to Vectors7 min
Example of Word Embeddings11 min
Neural Model of Text14 min
The Softmax Function7 min
Methods for Learning Model Parameters9 min
More Details on How to Learn Model Parameters6 min
The Recurrent Neural Network11 min
Long Short-Term Memory20 min
Long Short-Term Memory Review11 min
Use of LSTM for Text Synthesis9 min
Simple and Effective Alternative Methods for Neural NLP15 min
Natural Language Processing with PyTorch48s
4 exercices pour s'entraîner
Lesson 12 min
Lesson 22 min
Lesson 32 min
Week 4 Comprehensive30 min

Avis

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Foire Aux Questions

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