如果您是一名软件开发人员,想要构建可 Scalability 的 AI 驱动算法,您需要了解如何使用工具来构建这些算法。本专业课程将教您使用 TensorFlow 的最佳实践,TensorFlow 是一种流行的机器学习开源框架。 在本第四期课程中,您将学习如何在 TensorFlow 中构建时间序列模型。您将首先实现准备 Time Series 数据的最佳实践。您还将探索如何使用 RNN 和 1D ConvNets 进行预测。最后,您将应用在整个专业课程中学到的所有知识,使用真实世界的数据建立一个太阳黑子预测模型!Andrew Ng 的机器学习课程和 Deep Learning 专业课程教授机器学习和深度学习最重要的基础原理。这门新的 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程教您如何使用 TensorFlow 来实现这些原理,这样您就可以开始构建和应用可扩展的模型来解决现实世界中的问题。要想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习 Deep Learning 专业课程。


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
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积累 机器学习 领域的专业知识
- 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
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学生评论
5,142 条评论
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已于 Mar 21, 2020审阅
Really like the focus on practical application and demonstrating the latest capability of TensorFlow. As mentioned in the course, it is a great compliment to Andrew Ng's Deep Learning Specialization.
已于 Nov 25, 2019审阅
Great course! The notebooks were a great help for understanding the material. I only wish there were auto-graded notebooks in addition to the quizzes like in some of the other courses by Andrew Ng.
已于 Jun 18, 2020审阅
Coming from a background of knowing Deep Learning and theory of Time Series, this course was extremely helpful in understanding the practical aspects. I would recommend you take a course as well
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