Об этом курсе

Недавно просмотрено: 75,490
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Deep LearningArtificial Neural NetworkArtificial Intelligence (AI)Machine Learningkeras
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 3 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Преподаватели

от партнера

Логотип IBM

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 17 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Welcome2мин
Introduction to Deep Learning4мин
Neurons and Neural Networks3мин
Artificial Neural Networks5мин
1 материал для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
1 практическое упражнение
Introduction to Neural Networks and Deep Learning30мин
Неделя
2

Неделя 2

1 ч. на завершение

Artificial Neural Networks

1 ч. на завершение
4 видео ((всего 22 мин.))
4 видео
Backpropagation9мин
Vanishing Gradient1мин
Activation Functions5мин
1 практическое упражнение
Artificial Neural Networks30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Keras and Deep Learning Libraries

3 ч. на завершение
3 видео ((всего 16 мин.))
3 видео
Regression Models with Keras6мин
Classification Models with Keras5мин
1 практическое упражнение
Keras and Deep Learning Libraries30мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Deep Learning Models

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 17 мин.))
4 видео
Convolutional Neural Networks8мин
Recurrent Neural Networks2мин
Autoencoders2мин
1 практическое упражнение
Deep Learning Models30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO DEEP LEARNING & NEURAL NETWORKS WITH KERAS

Посмотреть все отзывы

Профессиональная сертификация 'IBM AI Engineering': общие сведения

Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer. You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers. Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders. In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering....
IBM AI Engineering

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.