Dieser Kurs bietet eine Einführung in Deep Learning, ein Gebiet, das darauf abzielt, die enormen Datenmengen, von denen wir umgeben sind, mit künstlichen neuronalen Netzen nutzbar zu machen, um die Entwicklung von selbstfahrenden Autos, Sprachschnittstellen, genomischen Sequenzanalysen und algorithmischem Handel zu ermöglichen.

Eine Einführung in praktisches Deep Learning

Eine Einführung in praktisches Deep Learning



Dozenten: Andres Rodriguez
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Skalierbarkeit
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Verteiltes Rechnen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
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Geprüft am 11. Okt. 2021
It was good but more content should be added then it would be better
Geprüft am 11. Juli 2020
It is a challenge for me to devote time and attend the course in spite of the administrative works. I had a different experience in learning. All the lectures were well presented and with quality.
Geprüft am 10. Okt. 2019
I thank Coursera and the instructors for guiding through the basics of Deep Learning. The explanations were easy to understand, and would recommend this course to enthusiasts.
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