Fundamentals of CNNs and RNNs

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Fundamentals of CNNs and RNNs

Dozent: Jee-Hyong Lee

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Was Sie lernen werden

Deep learning
Convolutional neural network
Recurrent neural network

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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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.

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Jee-Hyong Lee

Sungkyunkwan University

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