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
Introduction to Neural Networks · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Introduction to Neural Networks

Курс от Johns Hopkins University
Средний≈ 18.3 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

The course "Introduction to Neural Networks" provides a comprehensive introduction to the foundational concepts of neural networks, equipping learners with essential skills in deep learning and machine learning. Dive into the mathematics that drive neural network algorithms and explore the optimization techniques that enhance their performance. Gain hands-on experience training machine learning models using gradient descent and evaluate their effectiveness in practical scenarios. You’ll also delve into the architecture of feedforward neural networks and the innovative techniques used to prevent overfitting, such as dropout and regularization. The course uniquely emphasizes Convolutional Neural Networks (CNNs), highlighting their applications in fields like computer vision and image processing. Real-world examples and research insights will help you stay current with advancements in neural networks while preparing you to propose innovative solutions for emerging challenges. This course offers the tools and knowledge to advance your expertise in algorithms and machine learning methodologies.

Навыки, которые вы освоите

Model OptimizationModel EvaluationConvolutional Neural NetworksMachine LearningDeep LearningArtificial Neural NetworksImage AnalysisComputer VisionModel TrainingMachine Learning MethodsMachine Learning AlgorithmsAlgorithms

Программа курса

5 модулей · 28 учебных материалов

01Overview and Foundations9 материалов

Course Introduction

Course OverviewЧтениеInstructor Biography: Prof. Zerotti WoodsЧтение

History and Overview

Introduction and BackgroundВидеоHistory, Overview, and FoundationsВидео

Учитесь у экспертов

Zerotti Woods

Преподаватель курса

Introduction to Neural Networks
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

≈ 18.3 ч

5 модулей

Язык: Английский

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

Часть программы вашего университета
Foundational Mathematics for Deep LearningВидео
Reading ReferencesЧтение
History and OverviewЗадание

Module-end Assessments

Hands-On Lab: Closest and Furthest Points on a CircleЛабораторнаяOverview and FoundationsЗадание
02Learning in Neural Networks4 материалов

Machine Learning Basics

Machine Learning BasicsВидеоMachine Learning BasicsЗадание

Module-end Assessments

Hands-On Lab: Understanding Cross-Entropy Loss and Regularized Loss in Neural NetworksЛабораторнаяMachine Learning BasicsЗадание
03Feedforward Neural Networks5 материалов

Deep Feedforward Networks

Deep Feedforward NetworksВидеоReading ReferencesЧтениеDeep Feedforward NetworksЗадание

Module-end Assessments

Hands-On Lab: Implementing a Simple Feedforward Neural Network on the Iris DatasetЛабораторнаяFeedforward Neural NetworksЗадание
04Regularization in Neural Networks5 материалов

Regularization of Deep Learning

Regularization of Deep LearningВидеоReading ReferencesЧтениеRegularization of Deep LearningЗадание

Module-end Assessments

Hands-on Lab: Exploring Batch Normalization in Deep Neural NetworksЛабораторнаяRegularization in Neural NetworksЗадание
05Convolutional Neural Networks5 материалов

Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural NetworksВидеоReading ReferencesЧтение Convolutional Neural NetworksЗадание

Module-end Assessments

Hands-on Lab: Implementing a Basic Convolutional Neural Network (ConvNet)ЛабораторнаяConvolutional Neural NetworksЗадание