Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep LearningArtificial Neural NetworkArtificial Intelligence (AI)Machine Learningkeras
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 17 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
Introduction to Deep Learning4m
Neurons and Neural Networks3m
Artificial Neural Networks5m
1 Lektüre
Syllabus10m
1 praktische Übung
Introduction to Neural Networks and Deep Learning30m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Artificial Neural Networks

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 22 min)
4 Videos
Backpropagation9m
Vanishing Gradient1m
Activation Functions5m
1 praktische Übung
Artificial Neural Networks30m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Keras and Deep Learning Libraries

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 16 min)
3 Videos
Regression Models with Keras6m
Classification Models with Keras5m
1 praktische Übung
Keras and Deep Learning Libraries30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Deep Learning Models

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 17 min)
4 Videos
Convolutional Neural Networks8m
Recurrent Neural Networks2m
Autoencoders2m
1 praktische Übung
Deep Learning Models30m

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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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  • 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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