Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung „Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN“

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Spezialisierung „Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN“

Build Neural Networks for Real AI Projects.

Master CNN, ANN, and RNN in Python with hands-on projects and real-world case studies

Dozent: EDUCBA

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3-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 49 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Design, build, and evaluate CNN, ANN, and RNN models in Python using TensorFlow and Keras.
Apply preprocessing, feature engineering, and optimization techniques to real-world datasets.
Implement deep learning solutions for image recognition, customer churn, and stock forecasting.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Financial Forecasting
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Model Training
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Applied Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

This Specialization provides a practical, project-driven pathway to mastering deep learning with Python. Learners will explore Convolutional Neural Networks (CNNs), Artificial Neural Networks (ANNs), and Recurrent Neural Networks (RNNs) with LSTM layers through real-world case studies in image recognition, customer churn prediction, and stock price forecasting. Each course emphasizes both theory and hands-on coding using TensorFlow and Keras, ensuring you graduate with job-ready AI skills and the ability to apply neural networks to authentic business and financial problems.

Übungsprojekt

Learners will complete guided projects that apply deep learning to real datasets, including image classification, customer churn analysis, and stock price forecasting. These projects ensure practical application of Python-based neural networks, building confidence to solve real-world AI challenges.

Master CNNs with Python: Build, Train & Evaluate Models

KURS 1, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain CNN fundamentals and apply Python for model building.
Preprocess and augment image datasets for training workflows.
Design, implement, and evaluate CNNs for image classification.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Convolutional Neural Networks

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Model Training

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Computer Vision

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Project Performance

Kategorie: Development Environment

Kategorie: AI Workflows

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Python Programming

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Project Implementation

Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize

KURS 2, 6 Stunden

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: Artificial Neural Networks

Kategorie: Model Training

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Model Optimization

Kategorie: Project Performance

Kategorie: Development Environment

Kategorie: Design

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Software Installation

Deep Learning RNN & LSTM: Stock Price Prediction

KURS 3, 5 Stunden

Was Sie lernen werden

Preprocess stock datasets with feature scaling and EDA.
Build and train RNNs with LSTM layers for time-series data.
Evaluate and visualize stock predictions using real datasets.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Model Training

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Development Environment

Kategorie: Financial Forecasting

Kategorie: Statistical Visualization

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Forecasting

Kategorie: Project Implementation

Kategorie: Predictive Analytics

Kategorie: Network Model

Kategorie: Data Transformation

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Dozent

EDUCBA

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von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

Learners can expect to complete this Specialization in approximately 5 to 6 weeks with a dedicated study time of 3–4 hours per week. The flexible, self-paced structure allows you to balance learning with your personal or professional commitments, while still progressing through hands-on projects and case studies that reinforce practical deep learning skills. By the end, you will have developed the ability to confidently apply CNNs, ANNs, and RNNs to real-world problems using Python.

A foundational understanding of Python programming, statistics, and basic machine learning concepts is recommended. Familiarity with data preprocessing and linear algebra will also help learners maximize their experience.

Yes. The courses are designed to build progressively, starting with ANN fundamentals, then advancing to CNNs, and finally exploring RNNs with LSTM for sequential data. Following the order ensures you develop a solid foundation before tackling more complex architectures.

By completing this Specialization, you will be able to design, train, and evaluate deep learning models using Python. You will gain hands-on experience with CNNs for image tasks, ANNs for predictive modeling, and RNNs with LSTMs for time-series forecasting. These skills will empower you to apply neural networks to practical business and AI-driven projects.