Möchten Sie eine Karriere im Bereich Deep Learning beginnen? Dann suchen Sie nicht weiter. Dieser Kurs führt Sie in das Feld des Deep Learning ein und hilft Ihnen, viele Fragen zu beantworten, die sich heutzutage stellen, z.B. was ist Deep Learning und wie unterscheiden sich Deep Learning-Modelle von künstlichen neuronalen Netzen? Sie lernen die verschiedenen Deep-Learning-Modelle kennen und erstellen Ihr erstes Deep-Learning-Modell mit Hilfe der Keras-Bibliothek. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage: - zu beschreiben, was ein neuronales Netzwerk ist, was ein Deep-Learning-Modell ist und worin der Unterschied zwischen ihnen besteht; - ein Verständnis für nicht überwachte Deep-Learning-Modelle wie Autocoder und Restricted Boltzmann Machines zu demonstrieren; - ein Verständnis für überwachte Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks und Recurrent Networks zu demonstrieren; - Deep-Learning-Modelle und Netzwerke mit Hilfe der Keras-Bibliothek zu erstellen.
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Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Alex Aklson
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(1,731 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Human Learning
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Netzwerk-Modell
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Netzwerk Architektur
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
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8 Aufgaben
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul lernen Sie spannende Anwendungen von Deep Learning kennen und erfahren, warum jetzt der perfekte Zeitpunkt ist, um Deep Learning zu lernen. Sie erfahren etwas über neuronale Netzwerke und wie die meisten Deep-Learning-Algorithmen von der Funktionsweise unseres Gehirns und der Datenverarbeitung durch die Neuronen inspiriert sind. Sie werden auch lernen, wie neuronale Netzwerke Daten durch das Netzwerk weiterleiten.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 App-Element1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie den Algorithmus des Gradientenabstiegs kennen und erfahren, wie Variablen im Hinblick auf eine bestimmte Funktion optimiert werden. Sie lernen auch etwas über Backpropagation und wie neuronale Netze lernen und ihre Gewichte und Verzerrungen aktualisieren. Außerdem lernen Sie das Problem des verschwindenden Gradienten kennen und erfahren, wie Aktivierungsfunktionen in künstlichen neuronalen Netzen verwendet werden.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul werden Sie die verschiedenen Deep-Learning-Bibliotheken kennenlernen: Keras, PyTorch und TensorFlow. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit der Keras-Bibliothek Regressions- und Klassifikationsmodelle erstellen können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie den Unterschied zwischen flachen und tiefen neuronalen Netzen kennen. Außerdem lernen Sie etwas über Faltungsnetzwerke und wie man sie mit der Keras-Bibliothek aufbaut. Schließlich werden Sie auch etwas über rekurrente neuronale Netze und Autoencoder lernen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul schließen Sie den Kurs mit einer Abschlussarbeit ab, in der Sie Flugzeugschäden mit einem vortrainierten VGG16-Modell klassifizieren und Beschriftungen mit einem vortrainierten Transformator-basierten Modell erstellen.
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren2 App-Elemente
Dozent
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 11. Juli 2024
The course is quite complex for a person who does not have knowledge of algebra, statistics and calculus, the final project was good because it was challenging.
Geprüft am 10. Okt. 2019
Good practical examples for ANN. It could be improved the theoretical part and compare better the architecture of the networks with the algorithms and code for Keras
Geprüft am 11. März 2020
try to add more case study problems and solve it on lectures so that we can understand how to start (initialize) the coding part when we receive any real world problem.
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