À propos de ce cours
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Niveau intermédiaire

Approx. 15 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 2-5 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

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Les étudiants prenant part à ce Course sont

  • Biostatisticians
  • IT Managers
  • Associate Directors
  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
8 heures pour terminer

Simple Introduction to Machine Learning

23 vidéos (Total 164 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 TensorFlow3 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
3 heures pour terminer

Basics of Model Learning

6 vidéos (Total 44 min), 3 quiz
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 TensorFlow49s
3 exercices pour s'entraîner
Lesson One10 min
Lesson 210 min
Week 2 Comprehensive
Semaine
3
3 heures pour terminer

Image Analysis with Convolutional Neural Networks

8 vidéos (Total 45 min), 4 quiz
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 TensorFlow52s
4 exercices pour s'entraîner
Lesson One10 min
Lesson 210 min
Lesson 36 min
Week 3 Comprehensive
Semaine
4
4 heures pour terminer

Introduction to Natural Language Processing

13 vidéos (Total 136 min), 4 quiz
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 TensorFlow41s
4 exercices pour s'entraîner
Lesson 12 min
Lesson 22 min
Lesson 32 min
Week 4 Comprehensive30 min
4.7
32 avisChevron Right

Principaux examens pour Introduction to Machine Learning

par GCJul 9th 2019

Very good introductory course, I highly recommend it to anyone looking to get a flavour of the methods behind the recent advances in AI without going into super-technical details.

par RBJul 30th 2019

I liked the pace and the tensor flow applications. This should be upgraded to TF 2.0 at some point. Also, I would've appreciated some GAN material.

Enseignant

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Lawrence Carin

James L. Meriam Professor of Electrical and Computer Engineering
Electrical and Computer Engineering

À propos de Université Duke

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Foire Aux Questions

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