By the end of this course, learners will be able to configure a Python environment, preprocess and encode data, build Artificial Neural Network (ANN) architectures, generate predictions, and address imbalanced datasets using resampling techniques. Participants will gain hands-on experience with TensorFlow, Keras, and Anaconda while mastering practical skills in data preparation, model construction, and performance optimization.
Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize
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Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Customer Analysis
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Keras (Neural Network Library)
- Catégorie : Software Installation
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Deep Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
octobre 2025
Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the fundamentals of Artificial Neural Networks (ANN) with Python. It guides them through environment setup, library installation, data preprocessing, and encoding techniques. By the end, learners will understand how to prepare raw data for neural network training using industry-standard practices.
Inclus
9 vidéos3 devoirs1 plugin
This module focuses on constructing, compiling, and optimizing ANN models. Learners will build neural network architectures, apply activation functions, generate predictions, and address data imbalance with resampling methods. The module ensures mastery in both practical implementation and model performance optimization.
Inclus
9 vidéos3 devoirs
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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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. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
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.
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