Deep Learning revolutioniert viele Bereiche, darunter Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik. Darüber hinaus ist Keras, eine in Python geschriebene High-Level-API für neuronale Netze, ein wesentlicher Bestandteil von TensorFlow geworden, der Deep Learning zugänglich und einfach macht. Die Beherrschung dieser Techniken wird viele Möglichkeiten in Forschung und Industrie eröffnen. Sie werden lernen, benutzerdefinierte Schichten und Modelle in Keras zu erstellen und Keras mit TensorFlow 2.x zu integrieren, um die Funktionalität zu erweitern.
Deep Learning Modelle mit TensorFlow erstellen
Deep Learning Modelle mit TensorFlow erstellen
Dieser Kurs ist Teil von IBM KI-Technik Zertifikat über berufliche Qualifikation
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozenten: Samaya Madhavan
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93%
Stufe Mittel
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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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Transformatoren
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze CNN
- Kategorie: TensorFlow Keras
- Kategorie: Generative adversarische Netzwerke (GANs)
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie TensorFlow kennen und verwenden es, um lineare und logistische Regressionsmodelle zu erstellen. Sie lernen auch die Grundlagen des Deep Learning kennen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Quiz4 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie etwas über Convolutional Neural Networks und die Bausteine eines Convolutional Neural Network wie Faltung und Feature Learning. Sie lernen auch die beliebte MNIST-Datenbank kennen. Schließlich lernen Sie, wie Sie ein mehrschichtiges Perzeptron und ein neuronales Faltungsnetzwerk in Python und mit TensorFlow erstellen können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Quiz1 App-Element
In diesem Modul lernen Sie das Modell des rekurrenten neuronalen Netzes und eine spezielle Form des rekurrenten neuronalen Netzes kennen, nämlich das Modell des Langzeitgedächtnisses (Long Short-Term Memory). Außerdem lernen Sie die Theorie der rekursiven neuronalen Tensornetzwerke kennen und schließlich werden Sie rekurrente neuronale Netzwerke auf die Sprachmodellierung anwenden.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Quiz2 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie die Anwendungen des unüberwachten Lernens kennen. Sie lernen etwas über Restricted Boltzmann Machines (RBMs) und wie man ein RBM trainiert. Schließlich werden Sie Restricted Boltzmann Machines anwenden, um ein Empfehlungssystem zu erstellen.
Das ist alles enthalten
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In diesem Modul lernen Sie vor allem etwas über Autoencoder und ihre Architektur
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Quiz2 App-Elemente
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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„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 2. Juli 2020
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Geprüft am 28. Juli 2023
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Geprüft am 12. Nov. 2023
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