Nouvellement mis à jour pour 2024 ! Mathematics for Apprentissage automatique and Data Science est un programme en ligne fondamental créé par DeepLearning.IA et enseigné par Luis Serrano. Dans l'apprentissage automatique, vous appliquez des concepts mathématiques à travers la programmation. Et donc, dans cette spécialisation, vous appliquerez les concepts mathématiques que vous apprenez en utilisant la programmation Python dans des exercices pratiques en laboratoire. En tant que serveur d'authentification dans ce programme, vous aurez besoin de compétences de base à intermédiaires en programmation Python pour réussir.
Calculs pour l'apprentissage automatique et la science des données
Calculs pour l'apprentissage automatique et la science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données
Instructeur : Luis Serrano
66 102 déjà inscrits
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8
(754 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 26 heures
Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Optimiser analytiquement différents types de fonctions couramment utilisées dans l'apprentissage automatique en utilisant les propriétés des dérivées et des gradients
Optimiser approximativement différents types de fonctions couramment utilisées dans l'apprentissage automatique
Interpréter visuellement la différenciation de différents types de fonctions couramment utilisées dans l'apprentissage automatique
Effectuer une descente de gradient dans des réseaux neuronaux avec différentes fonctions d'activation et de coût
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Calculs
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Méthode de Newton
- Catégorie : Descente de gradient
- Catégorie : Optimisation mathématique
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 3 modules dans ce cours
A l'issue de cette formation, vous serez en mesure de :
Inclus
28 vidéos7 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 laboratoire non noté2 plugins
Inclus
15 vidéos1 lecture2 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés1 plugin
Inclus
17 vidéos4 lectures2 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés1 plugin
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.9 (213 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Algorithmes
Imperial College London
Coursera Project Network
Alberta Machine Intelligence Institute
University of Pennsylvania
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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- 5 stars
85,58 %
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ME
5
Révisé le 26 sept. 2024
The course content is very well prepared and educational. The instructor explained it wonderfully. You've really done an amazing job. Congratulations!"
PK
5
Révisé le 12 mai 2023
very very structured. Cant be more thankful to initiatives of Louis Serrano and Andrew NG, What a wonderful human service. Blessings from India
KS
4
Révisé le 22 mai 2023
We had a great time learning this course. We really had some good sessions with friends while learnin this. We found about new concepts. Thanks
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