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Spezialisierung „Keras Deep Learning Projects with TensorFlow“

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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.

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Dozent: EDUCBA

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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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: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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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: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Model Training
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: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Deep Learning
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: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Model Training
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: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Deployment

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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Larry W.

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Chaitanya A.

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