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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

4.067 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.4

(110 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
at 10 hours a week
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Data Processing
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Unsupervised Learning

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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

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: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
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: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: TensorFlow
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Linear Algebra

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

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Dozenten

Wojciech 'Victor' Fulmyk
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6 Kurse55.605 Lernende
Ricky Shi
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1 Kurs40.667 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.