Über diesen Kurs

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Kurs 5 von 6 in
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Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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IBM

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Introduction

4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
4 Videos
Introduction to TensorFlow7m
Introduction to Deep Learning2m
Deep Neural Networks11m
1 Lektüre
Syllabus10m
1 praktische Übung
Deep Neural Networks and TensorFlow30m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning Models

2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 22 min)
3 Videos
Convolutional Neural Networks (CNNs) for Classification4m
Convolutional Neural Networks (CNNs) Architecture13m
1 praktische Übung
Convolutional Neural Networks30m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning Models (Cont'd)

3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 22 min)
4 Videos
Recurrent Neural Networks (RNNs)5m
The Long Short Term Memory (LSTM) Model5m
Language Modelling7m
1 praktische Übung
Recurrent Neural Networks30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Unsupervised Deep Learning Models

2 Stunden zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 10 min)
2 Videos
Restricted Boltzmann Machines (RBMs)5m
1 praktische Übung
Restricted Boltzmann Machines30m

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Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
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Häufig gestellte Fragen

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