In this course, we will build on our knowledge of basic models and explore advanced AI techniques. We’ll start with a deep dive into neural networks, building our knowledge from the ground up by examining the structure and properties. Then we’ll code some simple neural network models and learn to avoid overfitting, regularization, and other hyper-parameter tricks. After a project predicting likelihood of heart disease given health characteristics, we’ll move to random forests. We’ll describe the differences between the two techniques and explore their differing origins in detail. Finally, we’ll complete a project predicting similarity between health patients using random forests.
提供:


このコースについて
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。
Courseraラボ
実践型学習プロジェクトが含まれています。
Courseraラボについての詳細次における4の3コース
中級レベル
It is reccomended that you complete the first two courses in the specialization before starting this one.
約10時間で修了
英語
習得するスキル
- Artificial Neural Network
- identifying specieis
- Random Forest
- predictions in science
- machine learniing
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シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Introduction to Neural Networks
2時間で修了
5件のビデオ (合計15分), 3 学習用教材, 2 個のテスト
3時間で修了
Deep Dive into Neural Networks
3時間で修了
3件のビデオ (合計8分), 5 学習用教材, 1 個のテスト
3時間で修了
Exploring Random Forests
3時間で修了
2件のビデオ (合計4分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
3時間で修了
Final Project: Comparing Models to Predict Sepal Width
3時間で修了
AI for Scientific Research専門講座について

よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか?
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか?
学資援助はありますか?
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。