EDUCBA

Spezialisierung „Keras Deep Learning Projects with TensorFlow“

EDUCBA

Spezialisierung „Keras Deep Learning Projects with TensorFlow“

Build AI Models with Keras and TensorFlow.

Develop, train, and optimize deep learning models for NLP and computer vision projects.

EDUCBA

Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

Fragen Sie Coursera

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 10 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
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

aus 10 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

Was Sie lernen werden

  • Design and implement deep learning models using Keras and TensorFlow for NLP and vision tasks.

  • Apply preprocessing, embedding, and evaluation techniques to optimize neural network performance.

  • Build, train, and deploy AI applications including chatbots, sentiment analyzers, and recognition systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Computer Vision

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Generative AI

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Chatbots with Keras & NLP: Build & Evaluate

Chatbots with Keras & NLP: Build & Evaluate

KURS 1, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply preprocessing and vectorization in NLP.

  • Build ML and neural chatbot models with Keras.

  • Evaluate and optimize conversational AI systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Model Evaluation
Sentiment Analysis with RNNs in Keras

Sentiment Analysis with RNNs in Keras

KURS 2, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Preprocess and tokenize text for sentiment analysis.

  • Build and train LSTM models using Keras.

  • Evaluate and visualize model performance in Colab.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Natural Language Processing
Image Classification with Keras: Build & Optimize

Image Classification with Keras: Build & Optimize

KURS 3, 3 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build and train CNN models with Keras in Colab.

  • Apply transfer learning and image augmentation.

  • Visualize layers and retrain models for accuracy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Model Training
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Model Evaluation
Face Recognition with Keras: Detect & Classify

Face Recognition with Keras: Detect & Classify

KURS 4, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Detect and preprocess facial images using MTCNN.

  • Generate embeddings and train models with FaceNet.

  • Build and evaluate real-world face recognition systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Deep Learning

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

EDUCBA
EDUCBA
1.591 Kurse326.930 Lernende

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.“

Häufig gestellte Fragen