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
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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21時間で修了
英語

学習内容

  • Represent data as vectors and matrices and identify their properties using concepts of singularity, rank, and linear independence

  • Apply common vector and matrix algebra operations like dot product, inverse, and determinants

  • Express certain types of matrix operations as linear transformation, and apply concepts of eigenvalues and eigenvectors to machine learning problems

習得するスキル

  • Machine Learning
  • Linear Equation
  • Eigenvalues And Eigenvectors
  • Linear Algebra
  • Determinants
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DeepLearning.AI

シラバス - 本コースの学習内容

1
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5時間で修了

Week 1: System of linear equations

5時間で修了
17件のビデオ (合計65分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
2
2
4時間で修了

Week 2: Solving system of linear equations

4時間で修了
12件のビデオ (合計41分), 2 学習用教材, 3 個のテスト
3
3
7時間で修了

Week 3: Vectors and Linear Transformations

7時間で修了
16件のビデオ (合計42分)
4
4
4時間で修了

Week 4: Determinants and Eigenvectors

4時間で修了
10件のビデオ (合計32分), 4 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

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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。