Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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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

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

Häufig gestellte Fragen

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

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