By the end of this course, learners will be able to configure a Python environment, preprocess and encode data, build Artificial Neural Network (ANN) architectures, generate predictions, and address imbalanced datasets using resampling techniques. Participants will gain hands-on experience with TensorFlow, Keras, and Anaconda while mastering practical skills in data preparation, model construction, and performance optimization.

Neu! Entdecken Sie, wie 91 % der Lernenden mindestens ein positives berufliches Ergebnis erzielt haben. Erfahren Sie mehr.


Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

Dozent: EDUCBA
Bei 
 enthalten
Was Sie lernen werden
Configure Python environments and preprocess structured data.
Build, train, and optimize ANN models with TensorFlow & Keras.
Handle imbalanced datasets and apply ANN to churn prediction.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
 - Kategorie: Exploratory Data Analysis
 - Kategorie: Predictive Modeling
 - Kategorie: Artificial Neural Networks
 - Kategorie: Predictive Analytics
 - Kategorie: Data Cleansing
 - Kategorie: Customer Analysis
 - Kategorie: Feature Engineering
 - Kategorie: Keras (Neural Network Library)
 - Kategorie: Deep Learning
 - Kategorie: Data Processing
 - Kategorie: Software Installation
 
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Oktober 2025
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
 - Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
 - Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
 - Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
 

In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the fundamentals of Artificial Neural Networks (ANN) with Python. It guides them through environment setup, library installation, data preprocessing, and encoding techniques. By the end, learners will understand how to prepare raw data for neural network training using industry-standard practices.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben1 Plug-in
This module focuses on constructing, compiling, and optimizing ANN models. Learners will build neural network architectures, apply activation functions, generate predictions, and address data imbalance with resampling methods. The module ensures mastery in both practical implementation and model performance optimization.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Mehr von Machine Learning entdecken
Status: Kostenloser Testzeitraum
Coursera Project Network
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Washington
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?





Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
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.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
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.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,

