Introduction to Deep Learning provides a rigorous, concept-driven introduction to the models that power modern AI systems—from image recognition to large language models. You’ll build neural networks from first principles, understanding how forward passes, loss functions, and backpropagation enable learning. As the course progresses, you’ll train and regularize deep models, design convolutional networks for vision, model sequences with RNNs, LSTMs, and attention, and apply transformer-based architectures such as BERT, GPT, and Vision Transformers. You will also look at the latest trends in contrastive learning and CLIP. By combining mathematical foundations with practical application, this course equips you to understand, train, and use deep learning models with confidence.

Introduction to Deep Learning

Introduction to Deep Learning
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python“

Dozent: Daniel E. Acuna
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain the mathematical foundations of neural networks and how they learn from data.
Train and regularize deep neural networks for effective generalization.
Design and apply specialized neural network architectures for images and sequences.
Apply transformer-based and multimodal models to real-world scenarios.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Fine-tuning
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Network Architecture
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Vision Transformer (ViT)
- Kategorie: Generative AI
Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
Bewertungen
6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python“
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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 5 Module
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