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Spezialisierung „Learning Deep Learning“

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Spezialisierung „Learning Deep Learning“

A Complete Guide to Deep Learning for AI.

Learn the essential building blocks of deep neural networks and build advanced architectures.

Pearson
Magnus Ekman

Dozenten: Pearson

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Image Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Tensorflow

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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Learning Deep Learning: Unit 1

Learning Deep Learning: Unit 1

KURS 1, 5 Stunden

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: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Network Performance Management
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Generative AI
Learning Deep Learning: Unit 2

Learning Deep Learning: Unit 2

KURS 2, 8 Stunden

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: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Model Training
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Transfer Learning
Learning Deep Learning: Unit 3

Learning Deep Learning: Unit 3

KURS 3, 6 Stunden

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: Tensorflow
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Training
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Network Model
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Model Optimization

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Felipe M.

Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

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