If you are a software developer who wants to build scalable AI-powered algorithms, you need to understand how to use the tools to build them. This Specialization will teach you best practices for using TensorFlow, a popular open-source framework for machine learning.
제공자:
DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문 자격증deeplearning.ai이 강좌에 대하여
최근 조회 106,248회
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계
You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.
완료하는 데 약 14시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어, 일본어
배울 내용
Solve time series and forecasting problems in TensorFlow
Prepare data for time series learning using best practices
Explore how RNNs and ConvNets can be used for predictions
Build a sunspot prediction model using real-world data
귀하가 습득할 기술
- Forecasting
- Machine Learning
- Tensorflow
- Time Series
- prediction
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중급 단계
You should take the first 3 courses of the TensorFlow Specialization and be comfortable coding in Python and understanding high school-level math.
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영어
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제공자:
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Sequences and Prediction
Hi Learners and welcome to this course on sequences and prediction! In this course we'll take a look at some of the unique considerations involved when handling sequential time series data -- where values change over time, like the temperature on a particular day, or the number of visitors to your web site. We'll discuss various methodologies for predicting future values in these time series, building on what you've learned in previous courses!
완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 33분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Deep Neural Networks for Time Series
Having explored time series and some of the common attributes of time series such as trend and seasonality, and then having used statistical methods for projection, let's now begin to teach neural networks to recognize and predict on time series!
완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 27분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
Recurrent Neural Networks for Time Series
Recurrent Neural networks and Long Short Term Memory networks are really useful to classify and predict on sequential data. This week we'll explore using them with time series...
완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 20분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
Real-world time series data
On top of DNNs and RNNs, let's also add convolutions, and then put it all together using a real-world data series -- one which measures sunspot activity over hundreds of years, and see if we can predict using it.
완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 24분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
SEQUENCES, TIME SERIES AND PREDICTION의 최상위 리뷰
WE 제공2020년 7월 16일
The course is fantastic. It was a bit short and with some hyperparameters tuning focus, it could have been great. Also, it seems that it is biased to show that LSTM is always superior to RNN networks.
JH 제공2020년 3월 21일
Really like the focus on practical application and demonstrating the latest capability of TensorFlow. As mentioned in the course, it is a great compliment to Andrew Ng's Deep Learning Specialization.
OR 제공2019년 8월 3일
It was an amazing experience to learn from such great experts in the field and get a complete understanding of all the concepts involved and also get thorough understanding of the programming skills.
MI 제공2020년 6월 6일
I really enjoyed this course, especially because it combines all different components (DNN, CONV-NET, and RNN) together in one application. I look forward to taking more courses from deeplearning.ai.
DeepLearning.AI TensorFlow 개발자 전문 자격증 정보
TensorFlow is one of the most in-demand and popular open-source deep learning frameworks available today. The DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate program teaches you applied machine learning skills with TensorFlow so you can build and train powerful models.
자주 묻는 질문
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