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 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Deep Learning

Курс от Illinois Tech
Начальный≈ 57.1 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

An introduction to the field of deep learning, including neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, transformers, generative models, neural network compression and transfer learning. This course will benefit students’ careers as a machine learning engineer or data scientist.

Навыки, которые вы освоите

Deep LearningRecurrent Neural Networks (RNNs)Generative Adversarial Networks (GANs)Convolutional Neural NetworksArtificial Neural NetworksTransfer LearningGenerative Model ArchitecturesNatural Language ProcessingComputer VisionFine-tuningNetwork ModelNetwork ArchitectureImage AnalysisArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Model OptimizationMachine Learning MethodsGenerative AIModel Training

Программа курса

9 модулей · 133 учебных материалов

01Module 1: Neural Networks21 материалов

Course Welcome

Course OverviewВидеоCourse OverviewЧтениеInstructor IntroductionВидеоSyllabusЧтение

Учитесь у экспертов

Gady Agam

Преподаватель курса

Deep Learning
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

≈ 57.1 ч

9 модулей

Язык: Английский

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

Часть программы вашего университета
Meet and Greet DiscussionОбсуждение

Module 1 Introduction

Module 1 IntroductionВидеоModule 1 IntroductionЧтение

Lesson 1: Introduction to deep learning

Deep Learning - Chapter 6.2, 6.4, 6.5ЧтениеDeep Learning Applications - Part 1ВидеоDeep Learning Applications - Part 2ВидеоIntroduction to Deep Learning QuizЗадание

Lesson 2: Neural network

Deep Learning - Chapter 6.2, 6.4, 6.5ЧтениеNeural NetworkВидеоNeural Network ContinuedВидеоNeural Network QuizЗадание

Lesson 3: Backpropagation

Deep Learning - Chapter 6.2, 6.4, 6.5ЧтениеBackpropagationВидеоBackpropagation ContinuedВидеоBackpropagation QuizЗадание

Module 1 Summative Assessment

Module 1 Summative AssessmentЗадание

Module 1 Summary

Module 1 SummaryЧтение
02Module 2: Convolutional Neural Networks (CNNs)15 материалов

Module 2 Introduction

Module 2 IntroductionВидеоModule 2 IntroductionЧтение

Lesson 1: CNN for images

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksЧтениеConvolutional Neural NetworkВидеоCNN for Images QuizЗадание

Lesson 2: Convolution, pooling and other layers

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksЧтениеCNN ConvolutionВидеоCNN - Max PoolingВидеоConvolution, Pooling and Other Layers QuizЗадание

Lesson 3: CNN applications

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksЧтениеWhat Does CNN LearnВидеоApplications of CNNВидеоCNN Applications QuizЗадание

Module 2 Summative Assessment

Module 2 Summative AssessmentЗадание

Module 2 Summary

Module 2 SummaryЧтение
03Module 3: Deep Learning Tips19 материалов

Module 3 Introduction

Module 3 IntroductionВидеоModule 3 IntroductionЧтение

Lesson 1: ReLU and Maxout

Maxout NetworksЧтениеTips for Deep LearningВидеоReLUВидеоReLU and Maxout QuizЗадание

Lesson 2: RMSProp

An overview of gradient descent optimization algorithmsЧтениеAdaptive Learning RateВидеоAdaptive Learning Rate ContinuedВидеоRMSProp QuizЗадание

Lesson 3: Early stopping and Regularization

Deep LearningЧтениеEarly Stopping and RegularizationВидеоEarly Stopping and Regularization QuizЗадание

Lesson 4: Dropout

Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from OverfittingЧтениеDropoutВидеоDropout QuizЗадание

Module 3 Summative Assessment

Module 3 Summative AssessmentЗадание

Module 3 Summary

Module 3 SummaryЧтениеInsights from an Industry Leader: Learn More About Our ProgramЧтение
04Module 4: Recurrent Neural Networks (RNNs)17 материалов

Module 4 Introduction

Module 4 IntroductionВидеоModule 4 IntroductionЧтение

Lesson 1: Introduction to RNN

Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) NetworkЧтениеRecurrent Neural NetworkВидеоRNN ArchitectureВидеоIntroduction to RNN QuizЗадание

Lesson 2: Long Short-term Memory (LSTM)

Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) NetworkЧтениеLSTM - Part 1ВидеоLSTM - Part 2ВидеоLSTM ContinuedВидеоLong Short-term Memory (LSTM) QuizЗадание

Lesson 3: Learning on RNN

Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) NetworkЧтениеLearning on RNNВидеоHelpful TechniquesВидеоLearning on RNN QuizЗадание

Module 4 Summative Assessment

Module 4 Summative AssessmentЗадание

Module 4 Summary

Module 4 SummaryЧтение
05Module 5: Generative Models (GANs) and Diffusion Models (DMs)14 материалов

Module 5 Introduction

Module 5 IntroductionВидеоModule 5 IntroductionЧтение

Lesson 1: GANs

Generative Adversarial NetworksЧтениеGenerative Adversarial Network - Part 1ВидеоGenerative Adversarial Network - Part 2ВидеоGANs QuizЗадание

Lesson 2: DMs

Denoising Diffusion Probabilistic ModelsЧтениеDiffusion Model - Part 1ВидеоDiffusion Model - Part 2ВидеоDiffusion Model Continued - Part 1ВидеоDiffusion Model Continued - Part 2ВидеоDMs QuizЗадание

Module 5 Summative Assessment

Module 5 Summative AssessmentЗадание

Module 5 Summary

Module 5 SummaryЧтение
06Module 6: Self-attention and Transformers15 материалов

Module 6 Introduction

Module 6 IntroductionВидеоModule 6 IntroductionЧтение

Lesson 1: Self-attention

Attention Is All You NeedЧтениеSelf-AttentionВидеоSelf-Attention ContinuedВидеоSelf-Attention ContinuedВидеоSelf-attention QuizЗадание

Lesson 2: Transformers

Attention Is All You NeedЧтениеTransformer - Part 1ВидеоTransformer - Part 2ВидеоTransformer Continued - Part 1ВидеоTransformer Continued - Part 2ВидеоTransformers QuizЗадание

Module 6 Summative Assessment

Module 6 Summative AssessmentЗадание

Module 6 Summary

Module 6 SummaryЧтение
07Module 7: Neural Network Compression16 материалов

Module 7 Introduction

Module 7 IntroductionВидеоModule 7 IntroductionЧтение

Lesson 1: Network Pruning

An Overview of Neural Network CompressionЧтениеNetwork Pruning - Part 1ВидеоNetwork Pruning - Part 2ВидеоNetwork Pruning QuizЗадание

Lesson 2: Knowledge Distillation

An Overview of Neural Network CompressionЧтениеKnowledge DistillationВидеоKnowledge Distillation QuizЗадание

Lesson 3: Network Quantization

An Overview of Neural Network CompressionЧтениеParameter QuantizationВидеоArchitecture DesignВидеоDynamic ComputationВидеоNetwork Quantization QuizЗадание

Module 7 Summative Assessment

Module 7 Summative AssessmentЗадание

Module 7 Summary

Module 7 SummaryЧтение
08Module 8: Transfer Learning15 материалов

Module 8 Introduction

Module 8 IntroductionВидеоModule 8 IntroductionЧтение

Lesson 1: Fine-tuning / multi-task learning

Transfer Learning GuideЧтениеTransfer Learning Introduction and Find-tuningВидеоMultitask LearningВидеоFine-Tuning / Multi-Task Learning QuizЗадание

Lesson 2: Domain adversarial training

Domain-Adversarial Training of Neural NetworksЧтениеDomain-adversarial TrainingВидеоDomain Adversarial Training QuizЗадание

Lesson 3: Zero-shot learning

Zero-Shot LearningЧтениеZero-shot Learning - Part 1ВидеоZero-shot Learning - Part 2ВидеоZero-Shot Learning QuizЗадание

Module 8 Summative Assessment

Module 8 Summative AssessmentЗадание

Module 8 Summary

Module 8 SummaryЧтение
09Summative Course Assessment1 материалов

Summative Course Assessment

Summative Course AssessmentЗадание