DeepLearning.AI
序列、时间序列和预测
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序列、时间序列和预测

Laurence Moroney

位教师:Laurence Moroney

148,782 人已注册

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(5,142 条评论)

中级 等级

推荐体验

灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
97%
大多数学生喜欢此课程
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2 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 用 TensorFlow 解决时间序列和预测问题

  • 使用最佳实践为时间序列学习准备数据

  • 探索如何使用 RNN 和 ConvNets 进行预测

  • 利用真实世界的数据建立太阳黑子预测模型

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

4 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累 机器学习 领域的专业知识

本课程是 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专业证书。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

学员们好,欢迎来到序列与预测课程!在本课程中,我们将了解在处理序列时间序列数据时所涉及的一些独特考虑因素,这些数据的值会随着时间的推移而变化,例如某天的气温或网站的访问人数。我们将以您在之前课程中学到的知识为基础,讨论预测这些时间序列未来值的各种方法!

涵盖的内容

10个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室

在探索了时间序列和时间序列的一些常见属性(如趋势和季节性),并使用统计方法进行预测之后,现在让我们开始教神经网络识别和预测时间序列!

涵盖的内容

10个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业3个非评分实验室

递归神经网络和长短期记忆网络在对连续数据进行分类和预测时非常有用。本周我们将探讨如何将它们用于时间序列...

涵盖的内容

8个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室

在 DNN 和 RNN 的基础上,我们还可以添加卷积,然后使用一个真实世界的数据系列--一个测量数百年来太阳黑子活动的数据系列--将这一切整合在一起,看看我们能否利用它进行预测。

涵盖的内容

11个视频9篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.7 (785个评价)
Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 门课程575,725 名学生

提供方

DeepLearning.AI

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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5,142 条评论

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已于 Mar 21, 2020审阅

VV
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已于 Nov 25, 2019审阅

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已于 Jun 18, 2020审阅

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