Повышение эффективности глубоких нейросетей

Go to class
Write Review

Free Online Course: Повышение эффективности глубоких нейросетей provided by Coursera is a comprehensive online course, which lasts for 3 weeks long, 18 hours worth of material. The course is taught in Russian and is free of charge. Upon completion of the course, you can receive an e-certificate from Coursera. Повышение эффективности глубоких нейросетей is taught by Andrew Ng, Kian Katanforoosh and Younes Bensouda Mourri.

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