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.
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Introduction to RNN and DNN
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python
Instructeur : Packt - Course Instructors
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Recurrent Neural Network
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : AI Applications
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Deep Neural Networks
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Recurrent Neural Networks
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septembre 2024
1 devoir
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Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 vidéos2 lectures
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.
Inclus
7 vidéos
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.
Inclus
45 vidéos1 lecture1 devoir
Instructeur
Offert par
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