À propos de ce cours
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Cours 1 sur 5 dans le

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 18 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Ukrainien, Chinois (simplifié), Portugais (brésilien), Coréen, Turc, Anglais, Espagnol, Japonais...

Compétences que vous acquerrez

Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Introduction to deep learning

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 learning20 min
Semaine
2
8 heures pour terminer

Neural Networks Basics

19 vidéos (Total 161 min), 6 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
6 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
Clarification of "dz"10 min
Deep Learning Honor Code2 min
Programming Assignment FAQ10 min
1 exercice pour s'entraîner
Neural Network Basics20 min
Semaine
3
5 heures pour terminer

Shallow neural networks

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 Networks20 min
Semaine
4
5 heures pour terminer

Deep Neural Networks

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 Networks20 min
4.9
12240 avisChevron Right

39%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

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

11%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis pour Réseau de neurones et deep learning

par XLAug 27th 2017

This is a very good course for people who want to get started with neural networks. Andrew did a great job explaining the math behind the scenes. Assignments are well-designed too. Highly recommended.

par AGMar 7th 2019

I understand all those thing which you have discussed in this course and I also like the way first tell story of concet and assign assignment. Now I fall in love with neural network and deep learning.

Enseignants

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Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
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Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

À propos de deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

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.

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