This course explores the principles of machine learning through the lens of one of its most powerful and versatile model classes: the artificial neural network. We will cover the fundamental machine learning concepts of modeling, training, and generalization. You will learn how to process the input data with feed-forward operations, how to train a neural network model using gradient-based optimization and the backpropagation algorithm, and how to ensure it performs well on new data using regularization. In the final module, we discuss Bayesian neural networks, learning how to build models that not only make predictions but also quantify their own uncertainty.
Machine Learning with Neural Networks
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Machine Learning with Neural Networks
Ce cours fait partie de Spécialisation "Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks "
Instructeur : Peter Chin
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
How to build and train neural networks with backpropagation and regularization, and model predictive uncertainty using Bayesian neural networks.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Network Architecture
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Convolutional Neural Networks
- Catégorie : Bayesian Network
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Artificial Neural Networks
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
novembre 2025
Évaluations
25 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks "
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuit
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