enthaltenBy the end of this course, learners will differentiate core AI concepts, construct deep neural networks, apply image and text models, develop attention-based NLP systems, and design recommender solutions.
Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks
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2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build and optimize deep neural networks using PyTorch.
Apply AI models to vision, NLP, and recommendation tasks.
Implement attention and transformer architectures effectively.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Predictive Modeling
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
November 2025
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22 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
This module introduces learners to the core principles of machine learning and deep learning, exploring their methods, applications, and the evolution from perceptrons to deep neural networks.
Das ist alles enthalten
12 Videos3 Aufgaben
This module provides hands-on exposure to essential coding platforms, tools, and frameworks like Jupyter, Google Colab, and PyTorch, while building foundational skills with tensors, gradients, and basic networks.
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This module explores image classification through practical case studies, guiding learners to preprocess, transform, and visualize datasets, then build, train, and test deep neural networks on benchmarks like MNIST and CIFAR-10.
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This module dives deeper into NLP using attention-based architectures, covering sequence-to-sequence models for text translation, encoder-decoder frameworks, and best practices for training and evaluation.
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