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Spécialisation Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

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Spécialisation 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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Instructeur : EDUCBA

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(6 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : Financial Forecasting
  • Catégorie : Customer Analysis
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Tensorflow

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Enseigné en Anglais
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octobre 2025

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

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

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

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