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, zu einem wesentlichen Bestandteil von TensorFlow geworden und macht Deep Learning zugänglich und einfach. Die Beherrschung dieser Techniken wird Ihnen viele Möglichkeiten in Forschung und Industrie eröffnen.
Deep Learning mit Keras und Tensorflow
Deep Learning mit Keras und Tensorflow
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Samaya Madhavan
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(871 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 23 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Transformatoren
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze CNN
- Kategorie: TensorFlow Keras
- Kategorie: Generative adversarische Netzwerke (GANs)
Wichtige Details
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18 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieses Modul bietet einen Überblick über die erweiterten Funktionen von Keras. Es wird die funktionale API von Keras für die Erstellung komplexer Modelle behandelt. Es umfasst auch die Erstellung von benutzerdefinierten Schichten und Modellen in Keras. Dann beschreibt das Modul die Integration von Keras mit TensorFlow 2.x für erweiterte Funktionalität. Sie werden das Gelernte in Laborübungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema2 Plug-ins
In diesem Modul lernen Sie, fortgeschrittene Faltungsneuronale Netze (CNNs) mit Keras zu entwickeln. Sie werden Techniken zur Datenerweiterung mit Keras erlernen. Darüber hinaus werden Sie Transfer Learning mit Keras implementieren und vortrainierte Modelle nutzen. Schließlich werden Sie lernen, wie Sie TensorFlow zur Verbesserung der Bildverarbeitungsfähigkeiten einsetzen können. Sie werden das Gelernte in Übungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre4 Aufgaben3 App-Elemente1 Diskussionsthema2 Plug-ins
Dieses Modul behandelt den Aufbau und das Training fortgeschrittener Transformers mit Keras. Sie werden Transformer-Modelle für sequentielle Daten und Zeitreihen mit TensorFlow mit Keras weiterentwickeln. Darüber hinaus lernen Sie, fortgeschrittene Transformer-Techniken für die Texterzeugung zu implementieren. Sie werden das Gelernte in Labs anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie die Prinzipien des unüberwachten Lernens in Keras kennen. Sie werden lernen, Autoencoder und Diffusionsmodelle zu erstellen und zu trainieren. Darüber hinaus werden Sie generative adversarische Netzwerke (GANs) mit Keras entwickeln und TensorFlow für fortgeschrittene unüberwachte Lernaufgaben integrieren. Sie werden das Gelernte in Praktika anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben3 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie fortgeschrittene Techniken in Keras für die Modellentwicklung kennen. Sie werden benutzerdefinierte Trainingsschleifen erstellen und Modelle mit Keras optimieren sowie Hyperparameter-Tuning mit Keras Tuner durchführen. Schließlich lernen Sie die Verwendung von TensorFlow für die Modelloptimierung und benutzerdefinierte Trainingsschleifen. Sie werden das Gelernte in Übungen anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen des Reinforcement Learning und seine Anwendungen in Keras kennen. Das Modul behandelt auch die Q-Learning-Algorithmen mit Keras. Sie werden tiefe Q-Netze (DQNs) mit Keras für fortgeschrittene Reinforcement-Learning-Aufgaben entwickeln und trainieren. Sie werden das Gelernte in Labs anwenden und Ihre Konzepte in Quizfragen testen.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente1 Diskussionsthema1 Plug-in
In diesem Modul werden Sie das Abschlussprojekt durchführen und die Abschlussprüfung ablegen.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 peer review2 App-Elemente2 Plug-ins
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (118 Bewertungen)von
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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871 Bewertungen
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RB
5
Geprüft am 18. Mai 2020
Excellent course to get started with tensorflow and deep learning.Really enjoyed the course.
MH
5
Geprüft am 12. Nov. 2023
This is just introductory course, wish to see more content and in details concept. Too short introduction
MK
4
Geprüft am 21. Nov. 2019
Good content. A bit too fast on some complex concepts and missing audio for the last lecture but great lecturer.
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Häufig gestellte Fragen
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