К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Deep Learning Essentials · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Deep Learning Essentials

Курс от University of Pennsylvania
Средний≈ 15.7 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Delve into the history of deep learning, and explore neural networks like the perceptron, how they function, and what architectures underpin them. Complete short coding assignments in Python.

Навыки, которые вы освоите

Deep LearningArtificial Neural NetworksModel OptimizationMachine LearningMachine Learning AlgorithmsMachine Learning MethodsData PreprocessingModel TrainingNetwork ModelApplied Machine LearningSupervised LearningPyTorch (Machine Learning Library)

Программа курса

4 модулей · 57 учебных материалов

01Module 1: History of Deep Learning17 материалов

Welcome to Deep Learning Essentials

Introduction to Deep Learning EssentialsВидеоRecommended Schedule & ApproachЧтение

Module 1 Introduction

Module 1 Introduction: History of Deep LearningВидео

Lesson 1: What is Intelligence?

What is Intelligence?Видео

Учитесь у экспертов

Chris Callison-Burch

Associate Professor

Pratik Chaudhari

Assistant Professor

Deep Learning Essentials
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 15.7 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Казахский, Венгерский

Часть программы вашего университета
Components of IntelligenceВидео
Goal of CognitionВидео
Practice Learning Check - What is Intelligence?Задание

Lesson 2: The Timeline of Intelligence

Intelligence: The Beginning (1942-1950)ВидеоRepresentation LearningВидеоIntelligence: Reloaded (1960-2000)ВидеоIntelligence: Revolutions (2006-)ВидеоLearning Check - The Timeline of IntelligenceЗадание

Lesson 3: Perceptron

PerceptronВидеоPerceptron: Surrogate LossesВидеоLearning Check - PerceptronЗаданиеOpt-in to Penn Engineering Online CommunicationsЧтение

Module Assignment

Deep Learning and IntelligenceОбсуждение
02Module 2: Perceptron, Stochastic Gradient Descent & Kernel Methods15 материалов

Module 2 Introduction

Module 2 Introduction: Perceptron, Stochastic Gradient Descent & Kernel MethodsВидео

Lesson 1: Stochastic Gradient Descent for Perceptron

Stochastic Gradient Descent for the Perceptron, Part 1ВидеоStochastic Gradient Descent for the Perceptron, Part 2ВидеоUnderstanding Why SGD Converges for the PerceptronВидеоPractice Learning Check - Stochastic Gradient Descent for PerceptronЗадание

Lesson 2: SGD & Non-linear Classifiers

General Form of SGDВидеоDual Representation of the PerceptronВидеоNon-linear Classifiers ВидеоLearning Check - SGD & Non-linear ClassifiersЗадание

Lesson 3: Kernel Methods

Introduction to KernelsВидеоKernel PerceptronВидеоGram MatricesВидеоMercer’s TheoremВидеоLearning Check - Kernel MethodsЗадание

Module Assignment

Assignment 1 - Support Vector MachineПрограммирование
03Module 3: Fully Connected Networks 12 материалов

Module 3 Introduction

Module 3 Introduction: Fully Connected NetworksВидео

Lesson 1: Learning the Feature Vector

Learning the Feature VectorВидеоRandom Features ModelВидеоPractice Learning Check - Learning the Feature VectorЗадание

Lesson 2: Feature Matrix & Deep Fully Connected Networks

Learning the Feature MatrixВидеоDeep Fully Connected NetworksВидеоLearning Check - Feature Matrix & Deep Fully Connected NetworksЗадание

Lesson 3: Neural Networks & Mammalian Retina

What Features Do Neural Networks Learn?ВидеоMammalian RetinaВидеоWhy are Neural Nets Useful?ВидеоLearning Check - Neural Networks & Mammalian RetinaЗадание

Module Assignment

Neural NetworksОбсуждение
04Module 4: Backpropagation13 материалов

Module 4 Introduction

Module 4 Introduction: BackpropagationВидеоOpt-in to Penn Engineering Online CommunicationsЧтение

Lesson 1: Deep Learning Jargon & Weights

Deep Learning JargonВидеоWeightsВидеоPractice Learning Check - Deep Learning Jargon & WeightsЗадание

Lesson 2: Overview of Backpropagation

Overview of Backpropagation in Neural NetsВидеоUnderstanding Backpropagation with an ExampleВидеоLearning Check - Overview of BackpropagationЗадание

Lesson 3: Continuing Backpropagation

Gradients from Backprop and Adversarial SamplesВидеоAlternate View of BackpropВидеоAbstractions for Implementing BackpropВидеоLearning Check - Continuing BackpropagationЗадание

Module Assignment

Assignment 2 - Neural Network & PyTorchПрограммирование