The majority of data in the world is unlabeled and unstructured. Shallow neural networks cannot easily capture relevant structure in, for instance, images, sound, and textual data. Deep networks are capable of discovering hidden structures within this type of data. In this course you’ll use TensorFlow library to apply deep learning to different data types in order to solve real world problems.
от партнера
IBMОб этом курсе
Недавно просмотрено: 12 625
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
IBM
IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.
Программа курса: что вы изучите
5 ч. на завершение
Introduction
In this module, you will learn about TensorFlow, and use it to create Linear and Logistic Regression models.
5 ч. на завершение
5 видео ((всего 28 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
2 ч. на завершение
Supervised Learning Models
In this module, you will learn about about Convolutional Neural Networks, and the building blocks of a convolutional neural network, such as convolution and feature learning. You will also learn about the popular MNIST database. Finally, you will learn how to build a Multi-layer perceptron and convolutional neural networks in Python and using TensorFlow.
2 ч. на завершение
3 видео ((всего 22 мин.))
3 ч. на завершение
Supervised Learning Models (Cont'd)
In this module, you will learn about the recurrent neural network model, and special type of a recurrent neural network, which is the Long Short-Term Memory model. Also, you will learn about the Recursive Neural Tensor Network theory, and finally, you will apply recurrent neural networks to language modelling.
3 ч. на завершение
4 видео ((всего 22 мин.))
2 ч. на завершение
Unsupervised Deep Learning Models
In this module, you will learn about the applications of unsupervised learning. You will learn about Restricted Boltzmann Machines (RBMs), and how to train an RBM. Finally, you will apply Restricted Boltzmann Machines to build a recommendation system.
2 ч. на завершение
2 видео ((всего 10 мин.))
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе BUILDING DEEP LEARNING MODELS WITH TENSORFLOW
от партнера RR25 июля 2020 г.
Nice course to introduce you to more advanced neural network algorithms, I wish the evaluations were more challenging and based on practical exercises... there is no final assignment either.
от партнера HJ17 мая 2020 г.
It would have been nice if the video tutorials would explain the code section as well, and if there would have been some in-depth teaching of the code part. But this course did benefit.
от партнера RC14 мая 2020 г.
Good an simple videos to understand the concept. The notebooks are very detailed and give a second layer of knowledge with practical example
от партнера ZR2 июля 2020 г.
Deep Learning made me feel that there is a way to build models and classify data so easily and in a skillful way. Amazing course!
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
