The course will teach you how to develop deep learning models using Pytorch. The course will start with Pytorch's tensors and Automatic differentiation package. Then each section will cover different models starting off with fundamentals such as Linear Regression, and logistic/softmax regression. Followed by Feedforward deep neural networks, the role of different activation functions, normalization and dropout layers. Then Convolutional Neural Networks and Transfer learning will be covered. Finally, several other Deep learning methods will be covered.
이 강좌에 대하여
최근 조회 211,141회
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100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 30시간 필요
영어
자막: 영어
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제공자:
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
Tensor and Datasets
완료하는 데 5시간 필요
6개 동영상 (총 44분), 1 개의 읽기 자료, 11 개의 테스트
6개의 동영상
1.1 Tensors 1D13m
1.2 Two-Dimensional Tensors9m
Differentiation in PyTorch5m
1.3 Simple Dataset7m
1.5 Dataset4m
1개의 읽기 자료
Labs10m
5개 연습문제
1.1 Tensors 1D5m
1.2 Two-Dimensional Tensors5m
1.3 Derivatives in PyTorch5m
Simple Dataset5m
Datasets10m
완료하는 데 2시간 필요
Linear Regression
완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 35분)
7개의 동영상
2.1 Linear Regression Training3m
Loss3m
Gradient Descent4m
Cost3m
Linear Regression PyToch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
7개 연습문제
Prediction in One Dimension5m
Linear Regression Training5m
Loss5m
Gradient Descent5m
Cost5m
Training Parameters in PyTorch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
완료하는 데 3시간 필요
Linear Regression PyTorch Way
완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 21분)
5개의 동영상
Mini-Batch Gradient Descent3m
Optimization in PyTorch3m
Training, Validation and Test Split4m
Training, Validation and Test Split PyTorch3m
4개 연습문제
Quiz: Stochastic Gradient Descent5m
Mini-Batch Gradient Descent5m
3.3 Optimization in PyTorch5m
Training and Validation Data PyTorch5m
완료하는 데 2시간 필요
Multiple Input Output Linear Regression
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 18분)
4개의 동영상
Multiple Linear Regression Training2m
Linear Regression Multiple Outputs5m
Multiple Output Linear Regression Training1m
2개 연습문제
Multiple Linear Regression Prediction5m
Multiple Output Linear Regression5m
완료하는 데 2시간 필요
Logistic Regression for Classification
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 31분)
4개의 동영상
5.1 Logistic Regression: Prediction6m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
5개 연습문제
5.0 Linear Classifiers5m
5.0 Linear Classifiers5m
5.1 Logistic Regression: Prediction10m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
완료하는 데 2시간 필요
Softmax Rergresstion
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 18분)
3개 연습문제
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5m
6.2 Softmax Prediction5m
6.3 Softmax PyTorch Quizz5m
완료하는 데 3시간 필요
Shallow Neural Networks
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 33분)
6개의 동영상
More Hidden Neurons2m
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5m
7.4 Multi-Class Neural Networks5m
7.5 Backpropagation5m
7.5 Activation Functions4m
6개 연습문제
Neural Networks5m
More Hidden Neurons 5m
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5m
Multi-Class Neural Networks5m
Backpropagation5m
Activation Functions5m
검토
DEEP NEURAL NETWORKS WITH PYTORCH의 최상위 리뷰
SY 제공2020년 4월 29일
An extremely good course for anyone starting to build deep learning models. I am very satisfied at the end of this course as i was able to code models easily using pytorch. Definitely recomended!!
RA 제공2020년 5월 15일
This is not a bad course at all. One feedback, however, is making the quizzes longer, and adding difficult questions especially concept-based one in the quiz will be more rewarding and valuable.
KD 제공2020년 7월 20일
The right level of detail so that you can dive in. I wish there had been a week to cover RNNs as well though, in particular the best way to handle variable length sequences for RNNs :)
SS 제공2020년 7월 26일
Wonderful course!!! Best among all the courses under AI Engineer Certificate by IBM. Deep learning always haunted me with the maths involved but now I get a very good start with this.
IBM AI Engineering 전문 자격증 정보
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer.
You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers.
Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders.
In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering.
자주 묻는 질문
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