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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow (berufsbezogenes Zertifikat)

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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow (berufsbezogenes Zertifikat)

Fast-track your deep learning engineering career. Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi
Romeo Kienzler

Dozenten: Wojciech 'Victor' Fulmyk

4.429 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.4

(116 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Job-ready deep learning skills using PyTorch, Keras, and TensorFlow employers are looking for - in just 3 months!

  • How to create shareable projects, deep learning models, and neural networks using Keras and PyTorch.

  • How to train linear and logistic regression models, optimize with gradient descent using PyTorch, and create custom models with Keras.

  • How to build advanced CNNs and transformer models and build CNNs with effective layers and activations… and more.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Verification And Validation
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Scientific Visualization
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Generative AI

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Bringen Sie Ihre Karriere mit gefragten Kompetenzen voran.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von IBM
  • Stellen Sie Ihre technischen Kenntnisse unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von IBM.

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Regression Analysis

Was Sie lernen werden

  • Create custom layers and models in Keras and integrate Keras with TensorFlow 2.x

  • Develop advanced convolutional neural networks (CNNs) using Keras

  • Develop Transformer models for sequential data and time series prediction

  • Explain key concepts of Unsupervised learning in Keras, Deep Q-networks (DQNs), and reinforcement learning

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Artificial Intelligence

Was Sie lernen werden

  • Job-ready PyTorch skills employers need in just 6 weeks

  • How to implement and train linear regression models from scratch using PyTorch’s functionalities

  • Key concepts of logistic regression and how to apply them to classification problems

  • How to handle data and train models using gradient descent for optimization 

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Deep Learning with PyTorch

Deep Learning with PyTorch

KURS 420 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Key concepts on Softmax regression and understand its application in multi-class classification problems.

  • How to develop and train shallow neural networks with various architectures.

  • Key concepts of deep neural networks, including techniques like dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • How to develop convolutional neural networks, apply layers and activation functions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Applied Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Build a deep learning model to solve a real problem.

  • Execute the process of creating a deep learning pipeline.

  • Apply knowledge of deep learning to improve models using real data.

  • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Scientific Visualization

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Dozenten

Wojciech 'Victor' Fulmyk
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6 Kurse57.886 Lernende
Ricky Shi
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1 Kurs41.359 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.