À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

35%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

35%

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

11%

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 1 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

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deeplearning.ai

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(168,029 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introduction to deep learning

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 76 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Welcome5 min
What is a neural network?7 min
Supervised Learning with Neural Networks8 min
Why is Deep Learning taking off?10 min
About this Course2 min
Course Resources1 min
Geoffrey Hinton interview40 min
2 lectures
Frequently Asked Questions10 min
How to use Discussion Forums10 min
1 exercice pour s'entraîner
Introduction to deep learning30 min
Semaine
2

Semaine 2

8 heures pour terminer

Neural Networks Basics

8 heures pour terminer
19 vidéos (Total 161 min), 7 lectures, 3 quiz
19 vidéos
Logistic Regression5 min
Logistic Regression Cost Function8 min
Gradient Descent11 min
Derivatives7 min
More Derivative Examples10 min
Computation graph3 min
Derivatives with a Computation Graph14 min
Logistic Regression Gradient Descent6 min
Gradient Descent on m Examples8 min
Vectorization8 min
More Vectorization Examples6 min
Vectorizing Logistic Regression7 min
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9 min
Broadcasting in Python11 min
A note on python/numpy vectors6 min
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3 min
Explanation of logistic regression cost function (optional)7 min
Pieter Abbeel interview16 min
7 lectures
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 min
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1 min
Derivation of DL/dz (optional reading)10 min
Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 min
Clarification of "dz"10 min
Deep Learning Honor Code2 min
Programming Assignment FAQ10 min
1 exercice pour s'entraîner
Neural Network Basics30 min
Semaine
3

Semaine 3

5 heures pour terminer

Shallow neural networks

5 heures pour terminer
12 vidéos (Total 109 min), 2 lectures, 2 quiz
12 vidéos
Neural Network Representation5 min
Computing a Neural Network's Output9 min
Vectorizing across multiple examples9 min
Explanation for Vectorized Implementation7 min
Activation functions10 min
Why do you need non-linear activation functions?5 min
Derivatives of activation functions7 min
Gradient descent for Neural Networks9 min
Backpropagation intuition (optional)15 min
Random Initialization7 min
Ian Goodfellow interview14 min
2 lectures
Clarification: Activation Function1 min
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1 min
1 exercice pour s'entraîner
Shallow Neural Networks30 min
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Deep Neural Networks

5 heures pour terminer
8 vidéos (Total 64 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
Forward Propagation in a Deep Network7 min
Getting your matrix dimensions right11 min
Why deep representations?10 min
Building blocks of deep neural networks8 min
Forward and Backward Propagation10 min
Parameters vs Hyperparameters7 min
What does this have to do with the brain?3 min
3 lectures
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1 min
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1 min
Clarification about What does this have to do with the brain video1 min
1 exercice pour s'entraîner
Key concepts on Deep Neural Networks30 min

Avis

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