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.
Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize
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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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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.
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9 Videos3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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