This comprehensive Deep Learning program will equip you with advanced skills in TensorFlow, Keras, Recurrent Neural Networks (RNNs), and Neural Networks. You’ll learn to implement cutting-edge AI models and frameworks to tackle real-world challenges and drive impactful innovations.
Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified
Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI ML with Deep Learning and Supervised Models
Dozent: Simplilearn Instructor
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Master TensorFlow and Keras for model building and object detection
Apply RNNs and LSTM networks for sequential data tasks
Explore feedforward, convolutional, and recurrent neural networks
Build and deploy AI models to solve real-world challenges
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2025
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2 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI ML with Deep Learning and Supervised Models
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This comprehensive Deep Learning program will equip you with advanced skills in TensorFlow, Keras, Recurrent Neural Networks (RNNs), and Neural Networks. You’ll learn to implement cutting-edge AI models and frameworks to tackle real-world challenges and drive impactful innovations. Guided by experts, you’ll gain the technical expertise and practical knowledge needed to excel in the fast-evolving field of deep learning.
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11 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Explore neural networks, RNNs, and LSTMs, and implement deep learning models using Keras.
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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TensorFlow and PyTorch are among the most popular frameworks for deep learning, offering robust libraries, community support, and flexibility for building and training neural networks.
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