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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

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Dozent: EDUCBA

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aus 47 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: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Customer Analysis
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Financial Forecasting
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Oktober 2025

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

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: Computer Vision
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Model Evaluation

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: Data Preprocessing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Development Environment
Kategorie: Applied Machine Learning

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 Visualization
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Financial Forecasting
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Pandas (Python Package)

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