Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

23%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

38%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

57%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 24 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine LearningDeep LearningLong Short-Term Memory (ISTM)Apache Spark

Karriereergebnisse der Lernenden

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Ca. 24 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up85%(3,255 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Introduction to deep learning

5 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 61 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
16 Videos
Introduction - Romeo Kienzler30
Introduction - Ilja Rasin1m
Introduction - Niketan Pansare30
Course Logistics1m
Cloud Architectures for AI and DeepLearning2m
Linear algebra6m
Deep feed forward neural networks12m
Convolutional Neural Networks4m
Recurrent neural networks1m
LSTMs3m
Auto encoders and representation learning2m
Methods for neural network training8m
Gradient Descent Updater Strategies6m
How to choose the correct activation function3m
The bias-variance tradeoff in deep learning3m
4 Lektüren
IBM Digital Badge10m
Video summary on environment setup10m
Where to get all the code and slides for download?10m
Link to Github10m
1 praktische Übung
DeepLearning Fundamentals30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

DeepLearning Frameworks

7 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 116 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
18 Videos
Neural Network Debugging with TensorBoard7m
Automatic Differentiation2m
Introduction video44
Keras overview5m
Sequential models in keras6m
Feed forward networks7m
Recurrent neural networks9m
Beyond sequential models: the functional API3m
Saving and loading models2m
What is SystemML (1/2)3m
What is SystemML (2/2)6m
PyTorch Installation2m
PyTorch Packages2m
Tensor Creation and Visualization of Higher Dimensional Tensors6m
Math Computation and Reshape7m
Computation Graph, CUDA17m
Linear Model17m
1 Lektüre
Link to files in Github10m
4 praktische Übungen
TensorFlow30m
TensorFlow 2.x12m
Apache SystemML12m
PyTorch Introduction30m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

DeepLearning Applications

7 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 115 min)
18 Videos
How to implement an anomaly detector (1/2)11m
How to implement an anomaly detector (2/2)2m
How to deploy a real-time anomaly detector2m
Introduction to Time Series Forecasting4m
Stateful vs. Stateless LSTMs6m
Batch Size5m
Number of Time Steps, Epochs, Training and Validation8m
Trainin Set Size4m
Input and Output Data Construction7m
Designing the LSTM network in Keras10m
Anatomy of a LSTM Node12m
Number of Parameters7m
Training and loading a saved model4m
Classifying the MNIST dataset with Convolutional Neural Networks5m
Image classification with Imagenet and Resnet503m
Autoencoder - understanding Word2Vec8m
Text Classification with Word Embeddings4m
4 praktische Übungen
Anomaly Detection30m
Sequence Classification with Keras LSTM Network30m
Image Classification30m
NLP30m
Woche
4

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Scaling and Deployment

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 9 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Computer Vision with IBM Watson Visual Recognition2m
Text Classification with IBM Watson Natural Language Classifier1m
2 Lektüren
Exercise: Scale a Deep Learning Model on IBM Watson Machine Learning10m
Link to Github10m
1 praktische Übung
Methods of parallel neural network training6m

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Häufig gestellte Fragen

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