DeepLearning.AI
Stanford University

高级学习算法

本课程是 机器学习 专项课程 的一部分

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

位教师:Andrew Ng

顶尖授课教师

406,447 人已注册

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.9

(8,317 条评论)

初级 等级

推荐体验

灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
98%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级

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灵活的计划
3 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
98%
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您将学到什么

  • 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络,以执行多类分类

  • 应用机器学习开发的最佳实践,使您的模型能够通用于现实世界中的数据和任务

  • 构建和使用决策树和树群方法,包括随机森林和提升树

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

14 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 机器学习 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

本周,您将了解神经网络以及如何将其用于分类任务。 您将使用 TensorFlow 框架,只需几行代码就能构建一个神经网络。 然后,深入学习如何 "从零开始 "用 Python 编写自己的神经网络。 您还可以选择了解如何使用并行处理(矢量化)高效实现神经网络计算。

涵盖的内容

17个视频1篇阅读材料4个作业1个编程作业3个非评分实验室

本周,您将学习如何在 TensorFlow 中训练模型,还将了解其他重要的激活函数(除 sigmoid 函数外),以及在神经网络中使用每种激活函数的位置。 您还将学习如何从二元分类转向多类分类(3 个或更多类别)。 多分类将向你介绍新的激活函数和新的损失函数。 您还可以选择学习多分类和多标签分类之间的区别。 您还将了解 Adam 优化器,以及为什么它是对普通梯度下降神经网络训练的一种改进。 最后,您还将简要了解到目前为止所见过的层类型之外的其他层类型。

涵盖的内容

15个视频4个作业1个编程作业5个非评分实验室

本周,您将学习到训练和评估学习算法以提高性能的最佳实践。 这将涵盖有关机器学习生命周期、调整模型以及改进训练数据的各种有用建议。

涵盖的内容

17个视频3个作业1个编程作业2个非评分实验室

本周,您将学习一种实用且常用的学习算法--决策树。 您还将了解决策树的各种变体,包括随机森林和提升树 (XGBoost)。

涵盖的内容

14个视频2篇阅读材料3个作业1个编程作业2个非评分实验室

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
5.0 (2,480个评价)
Andrew Ng

顶尖授课教师

DeepLearning.AI
51 门课程9,193,961 名学生

提供方

DeepLearning.AI

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Apr 17, 2024审阅

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