Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning

4.8
étoiles
45,685 évaluations

97 %

Andrew Ng +2 enseignants de plus
Enseignants de premier plan

Offert par

Spécialisation Deep Learningdeeplearning.ai

À propos de ce cours

263,644 consultations récentes

You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how.
Much of this content has never been taught elsewhere, and is drawn from my experience building and shipping many deep learning products. This course also has two "flight simulators" that let you practice decision-making as a machine learning project leader. This provides "industry experience" that you might otherwise get only after years of ML work experience.

After 2 weeks, you will: 
- Understand how to diagnose errors in a machine learning system, and 
- Be able to prioritize the most promising directions for reducing error
- Understand complex ML settings, such as mismatched training/test sets, and comparing to and/or surpassing human-level performance
- Know how to apply end-to-end learning, transfer learning, and multi-task learning

I've seen teams waste months or years through not understanding the principles taught in this course. I hope this two week course will save you months of time.

This is a standalone course, and you can take this so long as you have basic machine learning knowledge. This is the third course in the Deep Learning Specialization.

Résultats de carrière des étudiants

32%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

34%

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

14%

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 3 sur 5 dans le

Spécialisation Deep Learning

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 5 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol

Compétences que vous acquerrez

Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning

Résultats de carrière des étudiants

32%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

34%

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

14%

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 3 sur 5 dans le

Spécialisation Deep Learning

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 5 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4.92/5 (1,877 notes)

Offert par

deeplearning.ai

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

Évaluation du contenu97%(28,895 notes)

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

ML Strategy (1)

2 heures pour terminer

13 vidéos (Total 100 min), 1 lecture, 1 quiz

13 vidéos

Why ML Strategy2 min

Orthogonalization10 min

Single number evaluation metric7 min

Satisficing and Optimizing metric5 min

Train/dev/test distributions6 min

Size of the dev and test sets5 min

When to change dev/test sets and metrics11 min

Why human-level performance?5 min

Avoidable bias6 min

Understanding human-level performance11 min

Surpassing human-level performance6 min

Improving your model performance4 min

Andrej Karpathy interview15 min

1 lecture

Machine Learning flight simulator2 min

1 exercice pour s'entraîner

Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

ML Strategy (2)

3 heures pour terminer

11 vidéos (Total 132 min)

11 vidéos

Carrying out error analysis10 min

Cleaning up incorrectly labeled data13 min

Build your first system quickly, then iterate6 min

Training and testing on different distributions10 min

Bias and Variance with mismatched data distributions18 min

Addressing data mismatch10 min

Transfer learning11 min

Multi-task learning12 min

What is end-to-end deep learning?11 min

Whether to use end-to-end deep learning10 min

Ruslan Salakhutdinov interview17 min

1 exercice pour s'entraîner

Autonomous driving (case study)45 min

Avis

4.8

5209 avis

5 stars
82.61%
4 stars
13.92%
3 stars
2.84%
2 stars
0.47%
1 star
0.12%

Meilleurs avis pour STRUCTURING MACHINE LEARNING PROJECTS

par AM22 nov. 2017

I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysys and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.

par MG30 mars 2020

It is very nice to have a very experienced deep learning practitioner showing you the "magic" of making DNN works. That is usually passed from Professor to graduate student, but is available here now.

par EK27 déc. 2017

Loved the course, and the simulation was great. Doing an actual transfer learning programming exercise in TensorFlow could be an awesome addition. Best & thanks again for an awesome course!\n\nEric

par TG1 déc. 2020

I learned so many things in this module. I learned that how to do error analysis and different kind of the learning techniques. Thanks Professor Andrew Ng to provide such a valuable and updated stuff.

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À propos du Spécialisation Deep Learning

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will master these theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow. You will tackle real-world case studies such as autonomous driving, sign language reading, music generation, computer vision, speech recognition, and natural language processing. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI. Along the way, you will get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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 ?
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.
What is the refund policy?
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.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
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.

Structuring Machine Learning Projects

À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

32%

34%

14%

Compétences que vous acquerrez

Résultats de carrière des étudiants

32%

34%

14%

Enseignants

Andrew Ng
Enseignant de premier plan

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri
Enseignant de premier plan

Kian Katanforoosh
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

ML Strategy (1)

Semaine 2

ML Strategy (2)

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