This course covers advanced deep learning topics, including Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and modern language models. You will learn techniques for image classification, time series prediction, and natural language processing. The course includes building and optimizing CNNs for image recognition, using architectures such as AlexNet, VGGNet, GoogLeNet, and ResNet, and working with pre-trained models. You will also work with RNNs and LSTMs for tasks like forecasting and text autocompletion. The curriculum covers neural language models, word embeddings (such as Word2vec and wordpieces), encoder-decoder architectures, attention mechanisms, and Transformers for machine translation. Hands-on projects using TensorFlow and PyTorch will help you develop practical skills for solving real-world problems in computer vision and language processing.
Learning Deep Learning: Unit 2
Learning Deep Learning: Unit 2
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Learning Deep Learning“
Dozenten: Pearson
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Build and optimize convolutional neural networks for advanced image classification tasks using TensorFlow and PyTorch.
Apply recurrent neural networks and LSTMs to sequential data problems, including time series forecasting and text autocompletion.
Develop neural language models and implement word embeddings for robust natural language processing.
Design and implement encoder-decoder architectures and Transformer models for machine translation and sequence-to-sequence tasks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Network Architecture
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Generative Model Architectures
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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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
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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