The course "Introduction to Neural Networks" provides a comprehensive introduction to the foundational concepts of neural networks, equipping learners with essential skills in deep learning and machine learning. Dive into the mathematics that drive neural network algorithms and explore the optimization techniques that enhance their performance. Gain hands-on experience training machine learning models using gradient descent and evaluate their effectiveness in practical scenarios.
Introduction to Neural Networks
Introduction to Neural Networks
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Foundations of Neural Networks
Dozent: Zerotti Woods
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 19 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Understand the foundational mathematics and key concepts driving neural networks and machine learning.
Analyze and apply machine learning algorithms, optimization methods, and loss functions to train and evaluate models effectively.
Explore the design and structure of feedforward neural networks, using gradient descent to optimize and train deep models.
Investigate convolutional neural networks, their elements, and how they apply to real-world problems like image processing and computer vision.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Mathematical Foundations for Deep Learning
- Kategorie: Optimization Techniques for Machine Learning
- Kategorie: Regularization Methods
- Kategorie: Convolutional Neural Network (CNN) Design
- Kategorie: Design and Training of Feedforward Neural Networks
Wichtige Details
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Dezember 2024
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10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
This course provides a comprehensive overview of the foundational mathematics and concepts behind Deep Learning and Machine Learning. Students will analyze various Machine Learning Algorithms, focusing on Optimization Techniques and Regularization Methods, while evaluating their effectiveness. Practical applications will include training algorithms using Gradient Descent and assessing their performance. The course also covers the structure and data elements of Convolutional Neural Networks (CNNs), emphasizing their design for specific tasks. Lastly, students will explore current research and propose future directions in Regularization and CNNs, contributing to advancements in Deep Learning methodologies.
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2 Lektüren
This module will lay the foundations that are needed to be successful in the field of Deep Learning. It will also introduce motivation for the field as well as discuss the history of the field.
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3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module will discuss the fundamentals of Machine Learning. You will explore different aspects of Machine Learning Algorithms and what is needed to create an algorithm.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module will discuss the building blocks of Deep Feedforward Neural Networks. Students will explore different parts of Deep Feedforward NN and what is needed to create and train the algorithms.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module will discuss the regularization in Deep Feedforward Neural Networks. Learners will explore the reasons for regularization along with different techniques.
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This module will discuss Convolutional Neural Networks. Students will explore the reasons for regularization along with different techniques.
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Dozent
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