When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Fundamentals of CNNs and RNNs

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Fundamentals of CNNs and RNNs

Name: Fundamentals of CNNs and RNNs
Rating: 4.425 (40 reviews)

Dozent: Jee-Hyong Lee

5.566 bereits angemeldet

Bei enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

40 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

5 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Deep learning
Convolutional neural network
Recurrent neural network

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Convolutional Neural Networks

Wichtige Details

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Bewertungen

5 Aufgaben

Unterrichtet in Koreanisch

91%

of learners achieved a positive career outcome

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This course covers fundamental concepts of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), which are widely used in computer vision and natural language processing areas.

In the CNN part, you will learn the concepts of CNNs, the two major operators (convolution and pooling), and the structure of CNNs. In the RNN part, you will learn the concept and the structure of RNNs, and the two variants of RNNs, LSTMs and GRUs.   The goal of this course is to give learners basic understanding of CNNs and RNNs. Throughout this course, you will be equipped with skills required for computer vision and natural language processing.

Moduldetails

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

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1 Video1 Aufgabe

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Dozent

Lehrkraftbewertungen

(8 Bewertungen)

Jee-Hyong Lee

Sungkyunkwan University

1 Kurs5.566 Lernende

von

Sungkyunkwan University

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

5 stars
78,04 %
4 stars
7,31 %
3 stars
4,87 %
2 stars
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1 star
9,75 %

Zeigt 3 von 40 an

Geprüft am 1. Mai 2021

Korean lecture. His explanation is very good. Easy to understand but simple deep learning concepts are required.한국어 강의라서 매우 이해하기 쉽습니다. 설명을 아주 쉽게해주십니다. 한국인 분들에게는 추천합니다.

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