Artificial Intelligence is transforming industries by enabling machines to learn from data and make intelligent decisions. This course offers an in-depth exploration of Recurrent Neural Networks (RNN) and Deep Neural Networks (DNN), two pivotal AI technologies.
Introduction to RNN and DNN
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Introduction to RNN and DNN
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
Dozent: Packt - Course Instructors
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 6 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Utilize PyTorch to build and optimize AI models.
Examine the effectiveness of gradient descent and hyperparameter tuning in model optimization.
Develop and apply RNN models for complex tasks such as speech recognition and machine translation.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Recurrent Neural Network
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: AI Applications
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Deep Neural Networks
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Recurrent Neural Networks
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this module, we will introduce you to the course instructor, providing insights into their background and expertise. Additionally, we will outline the primary focus and objectives of the course, setting the stage for your learning journey in AI sciences.
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2 Videos2 Lektüren
In this module, we will delve into the diverse applications of Recurrent Neural Networks (RNNs). You will learn to recognize human activities in videos, generate image captions, perform machine translation, and implement speech recognition. We will also explore using RNNs for stock price predictions and determine appropriate scenarios for modeling RNNs.
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7 Videos
In this module, we will explore the fundamentals of Deep Neural Networks (DNNs) and their implementation using PyTorch. You will learn about the architecture and representational power of DNNs, understand the importance of activation functions, and get hands-on experience with perceptrons. We will also cover gradient descent techniques, loss functions, and optimization strategies for building and refining DNN models.
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45 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Dozent
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