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
Ce cours fait partie de Spécialisation Foundations of Neural Networks
Instructeur : Zerotti Woods
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
10 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Feature Extraction
- Catégorie : Generative Modeling
- Catégorie : Critical Research Evaluation
- Catégorie : Deep Reinforcement Learning
- Catégorie : Sequence Data Analysis
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
décembre 2024
Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 lectures
This module will discuss Recurrent Neural Networks. Students will explore the reasons for RNNS along with different techniques.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
This module will discuss Auto Encoders. Learners will explore the reasons for autoencoders along with different techniques and applications.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
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.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
This module will introduce reinforcement learning. We will discuss Markov Chains, Q-learning, and Deep Q-learning.
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4 vidéos1 lecture2 devoirs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Algorithms
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Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
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