Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
61,750 calificaciones

96 %

Andrew Ng +2 instructores más

Instructores principales

478.290 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

376.422 vistas recientes

In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically. 
By the end, you will learn the best practices to train and develop test sets and analyze bias/variance for building deep learning applications; be able to use standard neural network techniques such as initialization, L2 and dropout regularization, hyperparameter tuning, batch normalization, and gradient checking; implement and apply a variety of optimization algorithms, such as mini-batch gradient descent, Momentum, RMSprop and Adam, and check for their convergence; and implement a neural network in TensorFlow.

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

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Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Curso 2 de 5 en

Programa especializado: Aprendizaje profundo

Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 24 horas para completar

Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Tensorflow
Deep Learning
Mathematical Optimization
hyperparameter tuning

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Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 24 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4,92/5 (4528 calificaciones)

Ofrecido por

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido96%(67,080 calificaciones)

Semana

Semana 1

12 horas para completar

Practical Aspects of Deep Learning

12 horas para completar

15 videos (Total 131 minutos), 4 lecturas, 6 cuestionarios

15 videos

Train / Dev / Test sets12m

Bias / Variance8m

Basic Recipe for Machine Learning6m

Regularization9m

Why Regularization Reduces Overfitting?7m

Dropout Regularization9m

Understanding Dropout7m

Other Regularization Methods8m

Normalizing Inputs5m

Vanishing / Exploding Gradients6m

Weight Initialization for Deep Networks6m

Numerical Approximation of Gradients6m

Gradient Checking6m

Gradient Checking Implementation Notes5m

Yoshua Bengio Interview25m

4 lecturas

Clarification about Upcoming Regularization Video1m

Clarification about Upcoming Understanding Dropout Video1m

How to Download your Notebook

How to Refresh your Workspace5m

1 ejercicio de práctica

Practical aspects of Deep Learning 50m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

Optimization Algorithms

5 horas para completar

11 videos (Total 92 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios

11 videos

Mini-batch Gradient Descent11m

Understanding Mini-batch Gradient Descent11m

Exponentially Weighted Averages5m

Understanding Exponentially Weighted Averages9m

Bias Correction in Exponentially Weighted Averages4m

Gradient Descent with Momentum9m

RMSprop7m

Adam Optimization Algorithm7m

Learning Rate Decay6m

The Problem of Local Optima5m

Yuanqing Lin Interview13m

2 lecturas

Clarification about Upcoming Adam Optimization Video1m

Clarification about Learning Rate Decay Video1m

1 ejercicio de práctica

Optimization Algorithms50m

Semana

Semana 3

6 horas para completar

Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks

6 horas para completar

11 videos (Total 103 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios

11 videos

Tuning Process7m

Using an Appropriate Scale to pick Hyperparameters8m

Hyperparameters Tuning in Practice: Pandas vs. Caviar6m

Normalizing Activations in a Network8m

Fitting Batch Norm into a Neural Network12m

Why does Batch Norm work?11m

Batch Norm at Test Time5m

Softmax Regression11m

Training a Softmax Classifier10m

Deep Learning Frameworks4m

TensorFlow15m

5 lecturas

Clarification about Upcoming Normalizing Activations in a Network Video1m

Clarifications about Upcoming Softmax Video1m

(Optional) Learn about Gradient Tape and More1m

References10m

Acknowledgments10m

1 ejercicio de práctica

Hyperparameter tuning, Batch Normalization, Programming Frameworks50m

Reseñas

4.9

7174 reseña

5 stars
88,21 %
4 stars
10,60 %
3 stars
1 %
2 stars
0,11 %
1 star
0,05 %

Principales reseñas sobre IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION

por RR12 de jun. de 2020

Could have increased assignments and some more indepth knowledge of tensorflow and proper installation way of tensorflow cause mine is showing error when iam trying to practice as shown in the video

por AO5 de abr. de 2018

Fantastic course! For the first time, I now have a better intuition for optimizing and tuning hyperparameters used for deep neural networks.I got motivated to learn more after completing this course.

por DD28 de mar. de 2020

I have done two courses under Andrew ng and I am grateful to Coursera for their highly optimised and easily learning course structure. It has greatly help me gain confidence in this field. Thank you.

por HJ10 de jun. de 2020

great and practical insight. carefully crafted assignments. still coding in python and the quirks coming with it are sometimes of equal difficulty if not worse than understanding the explained theory

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo

The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build and train neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. Get ready to master theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow and tackle real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to take the definitive step in the world of AI by helping you gain the knowledge and skills to level up your career. Along the way, you will also get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Andrew Ng
Instructor principal

Kian Katanforoosh
Instructor principal

Younes Bensouda Mourri
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