The course "Advanced Neural Network Techniques" delves into advanced neural network methodologies, offering learners an in-depth understanding of cutting-edge techniques such as Recurrent Neural Networks (RNNs), Autoencoders, Generative Neural Networks, and Deep Reinforcement Learning. Through hands-on projects and practical applications, learners will master the mathematical foundations and deployment strategies behind these models.
Advanced Neural Network Techniques
Advanced Neural Network Techniques
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Foundations of Neural Networks
Dozent: Zerotti Woods
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Analyze and implement Recurrent Neural Networks (RNNs) to process sequence data and solve tasks like time series prediction and language modeling.
Explore autoencoders for data compression, feature extraction, and anomaly detection, along with their applications in diverse fields.
Develop and evaluate generative models, such as GANs, understanding their mathematical foundations and deployment challenges.
Apply reinforcement learning techniques using Markov Chains and deep neural networks to tackle complex decision-making problems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Extraction
- Kategorie: Generative Modeling
- Kategorie: Critical Research Evaluation
- Kategorie: Deep Reinforcement Learning
- Kategorie: Sequence Data Analysis
Wichtige Details
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Dezember 2024
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
This course explores advanced concepts and methodologies in neural networks, focusing on Recurrent Neural Networks (RNNs) and Autoencoders. You will analyze the core elements of these architectures, evaluate their applications across various domains, and propose innovative research directions. The curriculum also covers Generative Neural Networks, including their mathematical foundations and deployment constraints. Additionally, learners will gain hands-on experience in Reinforcement Learning, utilizing Markov Chains and Deep Neural Networks to solve complex problems. By the end of the course, you will be equipped with the skills to drive advancements in the field of neural networks.
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2 Lektüren
This module will discuss Recurrent Neural Networks. Students will explore the reasons for RNNS along with different techniques.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module will discuss Auto Encoders. Learners will explore the reasons for autoencoders along with different techniques and applications.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
This module will discuss Generative Deep Learning Models. You will study two particular models and go through examples of where they have been successfully deployed.
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1 Video1 Lektüre2 Aufgaben
This module will introduce reinforcement learning. We will discuss Markov Chains, Q-learning, and Deep Q-learning.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
Dozent
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