À propos de ce cours

272,772 consultations récentes

Learner Career Outcomes

36%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

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

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 3 sur 5 dans le

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 7 heures pour terminer

Recommandé : 2 weeks of study, 3-4 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Chinois (simplifié), Coréen, Turc, Anglais, Espagnol...

Compétences que vous acquerrez

Machine LearningDeep LearningInductive TransferMulti-Task Learning

Learner Career Outcomes

36%

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Niveau débutant

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Sous-titres : Chinois (traditionnel), Chinois (simplifié), Coréen, Turc, Anglais, Espagnol...

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(18,248 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

ML Strategy (1)

2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 100 min), 1 lecture, 1 quiz
13 vidéos
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 lectures
Machine Learning flight simulator2 min
1 exercices pour s'entraîner
Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)45 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

ML Strategy (2)

3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 132 min)
11 vidéos
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 exercices pour s'entraîner
Autonomous driving (case study)45 min
4.8
3,679 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Structuring Machine Learning Projects

par AMNov 23rd 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 DCMar 8th 2018

Going beyond the technical details, this part of the course goes into the high level view on how to direct your efforts in a ML project. Really enjoyable and useful. Thanks for making this available!

Enseignants

Évaluation de l'enseignant4.93/5 (493 notes)Info
Image de l'enseignant, Andrew Ng

Andrew Ng 

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
3,131,957 étudiants
11 cours
Image de l'enseignant, Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri 

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science
556,030 étudiants
6 cours
Image de l'enseignant, Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh 

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
555,579 étudiants
5 cours

Offert par

Logo deeplearning.ai

deeplearning.ai

À propos du Spécialisation Deep Learning

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
Deep Learning

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.

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