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Der virtuelle Kurs „Einführung in das Deep Learning – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videoklassen von ca. 34 Stunden bis zum Abschluss. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Ziel dieses Kurses ist es, den Studierenden ein grundlegendes Verständnis moderner neuronaler Netze und ihrer Anwendungen in Computer Vision und Natural Language Understanding zu vermitteln.
Der Kurs beginnt mit einem Überblick über lineare Modelle und einer Diskussion stochastischer Optimierungsmethoden, die für das Training tiefer neuronaler Netze entscheidend sind.
Die Schüler werden alle gängigen Bausteine neuronaler Netze studieren, einschließlich vollständig verbundener, Faltungs- und wiederkehrender Schichten.
Die Schüler werden diese Bausteine verwenden, um komplexe moderne Architekturen in den TensorFlow- und Keras-Frameworks zu definieren.
In dem Kursprojekt wird der Student ein tiefes neuronales Netzwerk für die Bildunterschrift-Aufgabe implementieren, das das Problem löst, eine Textbeschreibung für ein Eingabebild zu geben.
Die Voraussetzungen für diesen Kurs sind: 1) Grundkenntnisse in Python.
2) Grundlegende lineare Algebra und Wahrscheinlichkeit.
Bitte beachten Sie, dass dies ein Kurs für Fortgeschrittene ist und wir Grundkenntnisse des maschinellen Lernens voraussetzen.
Sie sollten Folgendes verstehen: 1) Lineare Regression: Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers, analytische Lösung.
2) Logistische Regression: Modell, Kreuzentropieverlust, Klassenwahrscheinlichkeitsschätzung.
3) Gradientenabstieg für lineare Modelle.
MSE-Derivate und Kreuzentropieverlustfunktionen.
4) Das Problem der Überanpassung.
5) Regularisierung für lineare Modelle.
Sie haben technische Probleme? Schreiben Sie uns: 5) Regularisierung für lineare Modelle.
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Sie haben technische Probleme? Schreiben Sie uns: Coursera@hse.
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