Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

deeplearning.ai

Повышение эффективности глубоких нейросетей

deeplearning.ai via Coursera

Overview

Этот курс научит вас «магии» повышения эффективности глубокого обучения. Вы изучите сложный механизм работы глубокого обучения, узнаете, какие параметры влияют на его эффективность и сможете систематически получать хорошие результаты. Также вы изучите TensorFlow.

По прошествии трех недель вы:
— освоите передовые методы создания приложений для глубокого обучения;
— научитесь эффективно использовать распространенные «хитрости» работы с нейросетями, включая инициализацию, L2-регуляризацию и регуляризацию методом исключения, пакетную нормализацию и проверку градиента;
— научитесь выполнять и применять различные алгоритмы оптимизации, такие как мини-пакетный градиентный спуск, моменты, RMSprop и Adam, а также проверять их сходимость;
— освоите передовые методы составления наборов данных для обучения, разработки и тестирования, а также анализа предвзятости и отклонений;
— сможете реализовывать нейронную сеть в TensorFlow.

Это второй курс специализации «Глубокое обучение».

Syllabus

  • Практические аспекты глубокого обучения
  • Алгоритмы оптимизации
  • Оптимизация гиперпараметров, пакетная нормализация и программные фреймворки

Taught by

Andrew Ng, Kian Katanforoosh and Younes Bensouda Mourri

Related Courses

Reviews

Start your review of Повышение эффективности глубоких нейросетей

Never Stop Learning!

Get personalized course recommendations, track subjects and courses with reminders, and more.

Sign up for free