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Spécialisation Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

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Spécialisation Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

Master GANs and deep learning with Keras. Learn deep learning and GANs with Python and Keras in this comprehensive course.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Define key concepts of Artificial Intelligence (AI) and machine learning

  • Describe the basic structure of artificial neurons and neural networks

  • Differentiate between various data structures in Python and their use cases

  • Develop neural network models utilizing the principles of stride, padding, and flattening in CNNs

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
41 exercices pratiques

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 Packt

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • Identify and define the core concepts of AI and machine learning

  • Explain Python programming fundamentals, including flow control mechanisms, data structures, and functions

  • Utilize essential Python libraries such as NumPy, Matplotlib, and Pandas for data manipulation and visualization

  • Develop and train neural networks using deep learning frameworks like TensorFlow and PyTorch, understanding their architecture and functioning

Compétences que vous acquerrez

Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Matplotlib, Data Manipulation, Python Programming, Deep Learning, Pandas (Python Package), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Development Environment, Programming Principles, Integrated Development Environments, NumPy, Machine Learning, Computer Programming et Classification And Regression Tree (CART)

Ce que vous apprendrez

  • Identify the key features and functions of the Keras deep learning library

  • Explain the process and importance of exploratory data analysis (EDA) and data visualization

  • Distinguish between different types of Convolutional Neural Networks (CNNs) and their applications in image classification

  • Develop and deploy optimized deep learning models using cloud-based resources

Compétences que vous acquerrez

Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Exploratory Data Analysis, Performance Tuning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Machine Learning, Applied Machine Learning, Tensorflow, Computer Vision, Data Visualization, Data Analysis et Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Understand the principles and architecture of GANs

  • Explain how to implement and train GAN models for image synthesis

  • Apply techniques to optimize GAN models for improved performance

  • Evaluate and interpret GAN-generated images

Compétences que vous acquerrez

Generative Model Architectures, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Performance Tuning, Jupyter, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Matplotlib, Network Architecture et NumPy

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

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