The majority of data in the world is unlabeled and unstructured. Shallow neural networks cannot easily capture relevant structure in, for instance, images, sound, and textual data. Deep networks are capable of discovering hidden structures within this type of data. In this course you’ll use TensorFlow library to apply deep learning to different data types in order to solve real world problems. Learning Outcomes: After completing this course, learners will be able to: • explain foundational TensorFlow concepts such as the main functions, operations and the execution pipelines. • describe how TensorFlow can be used in curve fitting, regression, classification and minimization of error functions. • understand different types of Deep Architectures, such as Convolutional Networks, Recurrent Networks and Autoencoders. • apply TensorFlow for backpropagation to tune the weights and biases while the Neural Networks are being trained.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Building Deep Learning Models with TensorFlow
von
100 % online
Kurs 5 von 6 in
Flexible Fristen
Stufe „Mittel“
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Introduction
In this module, you will learn about TensorFlow, and use it to create Linear and Logistic Regression models. You will also learn about the fundamentals of Deep Learning.
Supervised Learning Models
In this module, you will learn about about Convolutional Neural Networks, and the building blocks of a convolutional neural network, such as convolution and feature learning. You will also learn about the popular MNIST database. Finally, you will learn how to build a Multi-layer perceptron and convolutional neural networks in Python and using TensorFlow.
Supervised Learning Models (Cont'd)
In this module, you will learn about the recurrent neural network model, and special type of a recurrent neural network, which is the Long Short-Term Memory model. Also, you will learn about the Recursive Neural Tensor Network theory, and finally, you will apply recurrent neural networks to language modelling.
Unsupervised Deep Learning Models
In this module, you will learn about the applications of unsupervised learning. You will learn about Restricted Boltzmann Machines (RBMs), and how to train an RBM. Finally, you will apply Restricted Boltzmann Machines to build a recommendation system.
Top-Bewertungen von Building Deep Learning Models with TensorFlow
course needed to be updated for labs. Now Google moved to Tensorflow 2.0 this year.
Dozent
Alex Aklson
Ph.D., Data ScientistÜber IBM
Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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