Guided by real-world programming examples in TensorFlow and PyTorch, you’ll master neural network fundamentals, convolutional and recurrent architectures, and cutting-edge topics like transformers, large language models, and multimodal AI. By the end of this specialization, you’ll be equipped to build, train, and deploy deep learning models for image classification, language translation, and more—while understanding the ethical considerations essential for responsible AI innovation.
Spezialisierung für Learning Deep Learning
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Spezialisierung für Learning Deep Learning
A Complete Guide to Deep Learning for AI. Learn the essential building blocks of deep neural networks and build advanced architectures.
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 5 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
Build and optimize deep learning models for tasks such as image classification, language modeling, machine translation, and multimodal applications using TensorFlow and PyTorch.
Understand and apply advanced architectures, including convolutional neural networks, recurrent neural networks, transformers, and large language models.
Develop practical skills in data handling, model evaluation, regularization, and ethical AI deployment for real-world scenarios.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Artificial Neural Networks
- Natural Language Processing
- Application Deployment
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Performance Tuning
- Applied Machine Learning
- Deep Learning
- Machine Learning
- Computer Vision
- Image Analysis
- Algorithms
- Network Architecture
- Large Language Modeling
- Data Ethics
- Time Series Analysis and Forecasting
- Artificial Intelligence
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
August 2025
12 Praxisübungen
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Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Grasp the core concepts and history of deep learning, including neural network fundamentals and training algorithms.
Develop hands-on skills in building, training, and evaluating neural networks using TensorFlow and PyTorch.
Apply advanced techniques to solve real-world problems in image classification, language processing, and multimodal AI.
Understand practical considerations and ethical aspects of deploying deep learning in real-world applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Algorithms
Was Sie lernen werden
Build and optimize convolutional neural networks for advanced image classification tasks using TensorFlow and PyTorch.
Apply recurrent neural networks and LSTMs to sequential data problems, including time series forecasting and text autocompletion.
Develop neural language models and implement word embeddings for robust natural language processing.
Design and implement encoder-decoder architectures and Transformer models for machine translation and sequence-to-sequence tasks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Network Architecture
Was Sie lernen werden
Master large language models and transformer architectures for advanced natural language processing applications.
Build and deploy multimodal networks that integrate multiple data types, such as text and images.
Implement multitask learning and solve advanced computer vision problems, including object detection and segmentation.
Apply ethical principles and practical strategies for tuning and deploying deep learning models in real-world settings.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Image Analysis
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