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Spezialisierung für Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

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Spezialisierung für Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

Build Recurrent Neural Networks with Python. One-stop shop for understanding and implementing recurrent neural networks with Python.

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden

  • Identify the key components of deep neural networks, and train real-world datasets using different RNN architectures

  • Design and implement text classification tasks using RNNs and TensorFlow

  • Differentiate between RNNs, LSTM, and GRUs through hands-on exercises

Überblick

Was ist inbegriffen?

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Unterrichtet in Englisch
7 Praxisübungen

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 Packt.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Utilize PyTorch to build and optimize AI models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and hyperparameter tuning in model optimization.

  • Develop and apply RNN models for complex tasks such as speech recognition and machine translation.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Python Programming, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Data Science, Application Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning, Natural Language Processing und Performance Tuning

Was Sie lernen werden

  • Identify different RNN architectures, including fixed-length and infinite memory models.

  • Examine the effectiveness of gradient descent and backpropagation through time in training RNN models.

  • Develop and apply RNN models for advanced tasks such as sentiment analysis and language modeling.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Network Architecture, Time Series Analysis and Forecasting, Data Processing, Text Mining und Applied Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Identify key components and functionalities of GRUs, LSTMs, and attention mechanisms.

  • Utilize TensorFlow to build, train, and optimize RNN models.

  • Develop and implement advanced RNN models to solve complex problems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Data Processing, Predictive Modeling und Data Analysis

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