このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
初級レベル

Basic familiarity with functions, basic algebra, and Python will help you get the most out of this specialization.

約25時間で修了
英語

学習内容

  • Analytically optimize different types of functions commonly used in machine learning using properties of derivatives and gradients

  • Approximately optimize different types of functions commonly used in machine learning

  • Visually interpret differentiation of different types of functions commonly used in machine learning

  • Perform gradient descent in neural networks with different activation and cost functions

習得するスキル

  • Calculus
  • Mathematical Optimization
  • Gradient Descent
  • Machine Learning
  • Newton'S Method
柔軟性のある期限
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初級レベル

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提供:

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DeepLearning.AI

シラバス - 本コースの学習内容

1
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9時間で修了

Week 1 - Derivatives and Optimization

9時間で修了
28件のビデオ (合計113分), 3 学習用教材, 4 個のテスト
2
2
7時間で修了

Week 2 - Gradients and Gradient Descent

7時間で修了
14件のビデオ (合計52分)
3
3
9時間で修了

Week 3 - Optimization in Neural Networks and Newton's Method

9時間で修了
17件のビデオ (合計91分), 2 学習用教材, 3 個のテスト

Mathematics for Machine Learning and Data Science専門講座について

Mathematics for Machine Learning and Data Science

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。