Im zweiten Kurs der Deep Learning Specializations werden Sie die Blackbox des Deep Learning öffnen, um die Prozesse zu verstehen, die die Leistung vorantreiben und systematisch gute Ergebnisse erzeugen.
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Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning
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Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Mathematik
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Mathematische Theorie & Analyse
- Kategorie: Human Learning
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Entdecken und experimentieren Sie mit einer Vielzahl verschiedener Initialisierungsmethoden, wenden Sie L2-Regularisierung und Dropout an, um eine Überanpassung des Modells zu vermeiden, und wenden Sie dann die Gradientenprüfung an, um Fehler in einem Betrugserkennungsmodell zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
15 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Entwickeln Sie Ihre Deep Learning-Toolbox weiter, indem Sie fortschrittlichere Optimierungen, zufälliges Minibatching und das Scheduling der Lernratenabnahme hinzufügen, um Ihre Modelle zu beschleunigen.
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Lernen Sie TensorFlow kennen, ein Deep-Learning-Framework, mit dem Sie schnell und einfach neuronale Netzwerke erstellen und dann ein neuronales Netzwerk auf einem TensorFlow-Datensatz trainieren können.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Dozenten
![Andrew Ng](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/2a/6192a04f1311e7ba12057425631cbc/AndrewNg-Headshot.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
DeepLearning.AI
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
63.283 Bewertungen
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Geprüft am 23. Okt. 2017
Assignment in week 2 could not tell the difference between 'a-=b' and 'a=a-b' and marked the former as incorrect even though they are the same and gave the same output. Other than that, a great course
Geprüft am 20. Okt. 2017
loved it. the structure of the course, the assignments, tutorials were great!particularly, the tensorflow tutorial was a hit!!Cheers to Andrew who made it look much easier that I thought it would be!
Geprüft am 9. Okt. 2019
I really enjoyed this course. Many details are given here that are crucial to gain experience and tips on things that looks easy at first sight but are important for a faster ML project implementation
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