Hmm, ik weet niet zeker of dit voor absolute beginners is. Het veronderstelt een beetje voorkennis die niet expliciet werd onderwezen.
Deep Learning met TensorFlow 2 en Keras: een praktische handleiding
Leer neuraalnetwerken beheersen en bouw intelligente voorspellende modellen met Python, TensorFlow en Keras via duidelijke, stapsgewijze schriftelijke zelfstudies.
Over deze cursus
Kunstmatige intelligentie transformeert industrieรซn, maar aan de slag gaan met deep learning kan overweldigend aanvoelen vanwege complexe wiskunde en verschuivende frameworks.Deze cursus vereenvoudigt de reis en leidt u van fundamentele concepten naar het bouwen van uw eigen neurale netwerken met behulp van de populairste bibliotheken van Python.
Je maakt de overgang van een nieuwsgierige beginner naar een zelfverzekerde beoefenaar die in staat is om deep learning-modellen te ontwerpen, te trainen en te evalueren.Door te leren hoe je de schone Keras API naast TensorFlow kunt gebruiken, verwerf je de praktische vaardigheden die nodig zijn om echte problemen op te lossen, zoals afbeeldingsclassificatie, tijdreeksvoorspelling en basisverwerking van natuurlijke taal.
Wat je leert:
- Begrijp de kern wiskundige concepten van neurale netwerken, waaronder activatiefuncties, backpropagation en gradiรซnt afdaling.
- Bouw en train kunstmatige neurale netwerken voor regressie- en classificatietaken met behulp van de Keras Sequential API.
- Ontwerp convolutionele neurale netwerken (CNN's) om beeldgegevens te analyseren en te classificeren.
- Implementeer terugkerende neurale netwerken (RNN's) om sequentiรซle gegevens te voorspellen en toekomstige trends te voorspellen.
- Gebruik moderne datapijpleidingen met de tf.data API om grote datasets efficiรซnt te laden en voor te verwerken.
- Pas basisprincipes van MLOps toe om getrainde modellen op te slaan, te versieren en te laden voor real-world inferentie.
De cursus begint met fundamentele concepten in Python, NumPy en Pandas, voordat u stap voor stap door het bouwen van eenvoudige neurale netwerken, geavanceerde architecturen en model implementatie strategieรซn gaat.Elk concept wordt uitgelegd door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en gestructureerde codefragmenten.
Deze cursus is bedoeld voor beginners die vanaf nul willen leren deep learning.Ervaring met machine learning is niet vereist, hoewel basiskennis van Python-programmering nuttig is.
Begin vandaag nog met lezen om de kracht van deep learning te ontdekken en uw eerste neurale netwerk te bouwen.
Wat je krijgt
-
๐
Voltooiingscertificaat
Voeg toe aan je LinkedIn-profiel -
๐ง
Audioversie inbegrepen
Leer onderweg โ geen scherm nodig -
โพ๏ธ
Levenslange toegang
Kom altijd terug, geen einddatum -
๐ฑ
Telefoon of computer
Werkt overal, op elk apparaat -
๐ธ
30 dagen retour
Geen vragen -
โก
Kort en gericht
37 min praktische inhoud
Beoordelingen (5)
Het is een goede cursus als je al enige voorkennis hebt. Voor absolute beginners kunnen sommige concepten een beetje uitdagend zijn, maar de structuur is logisch.
Goede introductie.Ik waardeerde de duidelijke stappen, hoewel sommige van de latere modules meer voorbeelden hadden kunnen gebruiken.
Deze cursus overtrof mijn verwachtingen! De voorbeelden waren precies goed en hielpen echt om het leren te consolideren.
Een goede introductie. De structuur was meestal duidelijk, maar ik wou dat er een paar meer voorbeelden uit de echte wereld waren.
Lerenden namen ook
Leer hoe u snellere, efficiรซntere deep learning-modellen kunt bouwen met behulp van PyTorch Profiler, Optuna voor het afstemmen van hyperparameters en moderne technieken voor prestatieoptimalisatie.
4,59 โฌ
Leer de kernconcepten van neurale netwerken en deep learning beheersen om moderne kunstmatige intelligentiemodellen te begrijpen, ontwerpen en trainen.
4,59 โฌ
Bouw en train neurale netwerken en beslisboomensembles met TensorFlow om complexe, echte classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
4,59 โฌ
Begrijp de kernconcepten van kunstmatige intelligentie en leer hoe u uw eerste voorspellende modellen vanaf nul kunt bouwen.
4,59 โฌ
Veelgestelde vragen
Wat heb ik nodig voor deze cursus? +
Alleen een telefoon of computer met internet. Geen installaties of speciale hardware.
Hoe betaal ik? +
Met kaart via Stripe. We bewaren geen kaartgegevens โ Stripe handelt dit veilig af.
Kan ik een terugbetaling krijgen? +
Ja โ volledige terugbetaling binnen 30 dagen, zonder vragen.
Hoe lang heb ik toegang? +
Voor altijd. Eenmaal gekocht is de cursus van jou en kun je hem altijd opnieuw bekijken.
Krijg ik een certificaat? +
Ja. Bij voltooiing ontvang je een certificaat dat je aan je LinkedIn-profiel kunt toevoegen.
Voor leerlingen in
Tech
Design
Financiรซn
Marketing
Gezondheidszorg
Onderwijs
Horeca
Productie