¿Cuántas redes neuronales cubre el curso Coursera de Andrew Ng?

No mucho.

Vas a codificar una red neuronal multicapa. El profesor proporciona un optimizador de segundo orden que hoy en día no se usa en redes neuronales, y lo usará como caja negra para el entrenamiento. No vas a hacer ninguna optimización, y de hecho muchas cosas ya están desactualizadas (como usar la función sigmoide para la no linealidad).

Creo que el curso es muy bueno si no tienes ningún conocimiento de ML, pero no aprenderás mucho sobre redes neuronales allí. Por otro lado, sabrá (más o menos) cómo funcionan la regresión lineal y logística, SVM, Naive Bayes, K-Means y PCA, además de cómo puede obtener lo mejor de esos algoritmos.

El curso de Andrew Ng tiene que ver con las matemáticas detrás de los conceptos básicos de aprendizaje automático, como la regresión de clasificación, las redes neuronales, etc. Así que espere que haga tareas para comprender cómo se implementan las redes neuronales. Es un curso clásico. Esto debe tomarse primero. Toda la aplicación e implementación vendrá después de eso en cursos avanzados.

Han pasado un par de años desde que tomé el curso, pero cuando lo hice, él pasó unas dos semanas en el tema. Recuerdo haber hecho un ejercicio con Octave que usa una red neuronal de dos capas. Entonces obtendrá una introducción al tema.