Wenn auch Sie topaktuelle KI für sich nutzen möchten, sind Sie mit diesem Kurs auf dem richtigen Weg. Deep Learning-Pioniere sind vielgefragt und wenn Sie Deep Learning einmal gemeistert haben, stehen Ihnen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen. Deep Learning ist eine neue „Superkraft“, mit der Sie KI-Systeme entwickeln können, die so vor ein paar Jahren gar nicht möglich gewesen wären.
Mit diesem Kurs eignen Sie sich die grundlegenden Kenntnisse zu Deep Learning an. Am Ende des Kurses werden Sie die folgenden Fähigkeiten erlangt haben:
– Verständnis der wesentlichen Techniktrends, die Deep Learning vorantreiben
– Erstellen, Trainieren und Anwenden lückenloser, tiefer neuronaler Netze
– Wissen, wie Sie effiziente (vektorisierte) neuronale Netze implementieren
– Verständnis der wichtigsten Parameter in der Architektur eines neuronalen Netzes
In diesem Kurs erfahren Sie zudem, wie Deep Learning eigentlich funktioniert, da das Konzept hier nicht nur flüchtig oder oberflächlich beschrieben wird Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Deep Learning für Ihre eigenen Anwendungen zu nutzen. Wenn Sie eine berufliche Laufbahn im Bereich KI anstreben, werden Sie nach diesem Kurs zudem grundlegende Fragen in einem Bewerbungsgespräch beantworten können.
Dies ist der erste Kurs der Deep Learning-Spezialisierung
Seien Sie in der Lage, die wichtigsten Trends zu erklären, die Deep Learning vorantreiben, und verstehen Sie, wie diese heutzutage angewendet werden.
Inclus
7 vidéos2 lectures1 devoir
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7 vidéos•Total 76 minutes
Begrüßung•6 minutes
Was ist ein neuronales Netz?•7 minutes
Überwachtes Lernen mit neuronalen Netzen•8 minutes
Warum wächst Deep Learning derzeit stark an?•10 minutes
Über diesen Kurs•2 minutes
Kursressourcen•2 minutes
Interview mit Geoffrey Hinton•40 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Häufig gestellte Fragen•10 minutes
So verwenden Sie die Diskussionsforen •10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Einführung in Deep Learning•30 minutes
Grundlagen zu neuronalen Netzen
Week 2•8 heures à terminer
Détails du module
Lernen Sie, wie man ein maschinelles Lernproblem mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes erstellt. Erlernen Sie die Verwendung von Vektorisierung, um Ihre Modelle zu beschleunigen.
Inclus
19 vidéos6 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
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19 vidéos•Total 161 minutes
Binäre Klassifikation•8 minutes
Logistische Regression•6 minutes
Kostenfunktion der logistischen Regression•8 minutes
Gradientenabstieg•11 minutes
Ableitungen•7 minutes
Weitere Beispiele für Ableitungen•10 minutes
Berechnungsgraph•4 minutes
Ableitungen mit einem Berechnungsgraph•15 minutes
Gradientenabstieg bei logistischer Regression•7 minutes
Gradientenabstieg bei m-Beispielen•8 minutes
Vektorisierung•8 minutes
Weitere Beispiele für Vektorisierung•6 minutes
Vektorisierung der logistischen Regression•8 minutes
Vektorisierung des Gradientenergebnisses der logistischen Regression•10 minutes
Übertragung in Python•11 minutes
Eine Anmerkung zu Python/NumPy-Vektoren•7 minutes
Kurzinfo zu Jupyter/iPython-Notebooks•4 minutes
Erläuterung zur Kostenfunktion der logistischen Regression (optional)•7 minutes
Interview mit Pieter Abbeel•16 minutes
6 lectures•Total 34 minutes
Erläuterung zum anstehenden Video zur Kostenfunktion der logistischen Regression•1 minute
Erläuterung zum anstehenden Video zum Gradientenabstieg•1 minute
Ableitung von „DL/dz“ (optionaler Messwert)•10 minutes
Erläuterung zu „dz“•10 minutes
Ehrenkodex für Deep Learning•2 minutes
Häufig gestellte Fragen zu den Programmierungsaufgaben•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Grundlagen zu neuronalen Netzen•30 minutes
2 devoirs de programmation•Total 60 minutes
Logistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes•0 minutes
Python-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)•60 minutes
2 laboratoires non notés•Total 180 minutes
Python-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)•60 minutes
Logistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes•120 minutes
Flache neuronale Netze
Week 3•5 heures à terminer
Détails du module
Lernen Sie, wie Sie mithilfe von Forward Propagation und Backpropagation ein neuronales Netz mit einer verborgenen Schicht erstellen.
Inclus
12 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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12 vidéos•Total 109 minutes
Überblick über neuronale Netze•4 minutes
Darstellung eines neuronalen Netzes•5 minutes
Berechnen der Ausgabe eines neuronalen Netzes•10 minutes
Vektorisierung mit verschiedenen Beispielen•9 minutes
Erläuterung der vektorisierten Implementierung•8 minutes
Aktivierungsfunktionen•11 minutes
Wozu benötigen wir nicht-lineare Aktivierungsfunktionen?•6 minutes
Ableitungen von Aktivierungsfunktionen•8 minutes
Gradientenabstieg für neuronale Netze•10 minutes
Backpropagation-Intuition (optional)•16 minutes
Willkürliche Initialisierung•8 minutes
Interview mit Ian Goodfellow•15 minutes
2 lectures•Total 2 minutes
Erläuterung: Aktivierungsfunktion•1 minute
Erläuterung zur anstehenden Backpropagation-Intuition (optional)•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
Flache neuronale Netze•30 minutes
1 devoir de programmation
Planare Datenklassifikation mit verborgener Schicht•0 minutes
1 laboratoire non noté•Total 150 minutes
Planare Datenklassifikation mit verborgener Schicht•150 minutes
Tiefe neuronale Netze
Week 4•5 heures à terminer
Détails du module
Lernen Sie die wesentlichen Berechnungen, die dem Deep Learning zugrunde liegen, verstehen, verwenden Sie sie, um tiefe neuronale Netze zu erstellen, und wenden Sie sie auf die Computervision an.
Inclus
8 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
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8 vidéos•Total 64 minutes
Tiefes neuronales Netz mit L-Schicht•6 minutes
Forward Propagation in einem tiefen Netz•7 minutes
Erstellen der richtigen Dimensionen einer Matrix•11 minutes
Warum tiefe Darstellungen?•11 minutes
Bausteine tiefer neuronaler Netze•9 minutes
Forward Propagation und Backpropagation•10 minutes
Parameter kontra Hyperparameter•7 minutes
Was hat das mit dem Gehirn zu tun?•3 minutes
3 lectures•Total 3 minutes
Erläuterung zum Video „Erstellen der richtigen Dimensionen einer Matrix“•1 minute
Erläuterung zum Video über die Forward Propagation und Backpropagation•1 minute
Erläuterung zum Video „Was hat das mit dem Gehirn zu tun?“•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
Kerngedanken zu tiefen neuronalen Netzen•30 minutes
2 devoirs de programmation
Erstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-Schritt•0 minutes
Anwendung tiefer neuronaler Netze•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 210 minutes
Erstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-Schritt•150 minutes
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To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
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