Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“

Calculus, Linear algebra, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, and Scikit-learn. Familiarity with classic Supervised and Unsupervised Learning.

Ca. 60 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Apply different optimization methods while training and explain different behavior.

  • Use cloud tools and deep learning libraries to implement CNN architecture and train for image classification tasks.

  • Apply deep learning package to sequential data, build models, train, and tune.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Deep Learning
  • Artificial Neural Network
  • Convolutional Neural Network
  • Unsupervised Deep Learning
  • Recurrent Neural Network
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Ca. 60 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

10 Stunden zum Abschließen

Deep Learning Introduction, Multilayer Perceptron

10 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 68 min), 8 Lektüren, 6 Quiz
Woche
2

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

Training Neural Networks

8 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 86 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

15 Stunden zum Abschließen

Deep Learning on Images

15 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 135 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
Woche
4

Woche 4

14 Stunden zum Abschließen

Deep Learning on Sequential Data

14 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 44 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

Über den Spezialisierung Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Häufig gestellte Fragen

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