Nice course to introduce you to more advanced neural network algorithms, I wish the evaluations were more challenging and based on practical exercises... there is no final assignment either.
Deep Learning mit Keras und Tensorflow
Deep Learning mit Keras und Tensorflow
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Samaya Madhavan
38.796 bereits angemeldet
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4.4
(933 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
91%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Benutzerdefinierte Schichten und Modelle in Keras erstellen und Keras mit TensorFlow 2.x integrieren
Entwicklung fortgeschrittener Faltungsneuronaler Netze (CNNs) mit Keras
Entwicklung von Transformer-Modellen für sequentielle Daten und Zeitreihenvorhersagen
Erklärung der Schlüsselkonzepte des unüberwachten Lernens in Keras, Deep Q-networks (DQNs) und Reinforcement Learning
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 26. Juli 2020
JT
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Geprüft am 4. Sep. 2023
TensorFlow is fantastic! this course is great to learn the very many applications of the library.
CC
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Geprüft am 5. Okt. 2022
Videos are good. Lab notebooks are a bit stale (still on tensorflow 2.2), so there are few wrinkles in getting them to work.
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