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Spécialisation Deep Learning with TensorFlow

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Spécialisation Deep Learning with TensorFlow

Master Deep Learning with TensorFlow and Keras. Learn to build and optimize deep learning models for image and sequence data with TensorFlow.

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Master deep learning models like RNNs, CNNs, and LSTMs using TensorFlow.

  • Implement real-world machine learning tasks such as image classification and time series prediction.

  • Gain proficiency in optimizing models with TensorFlow and Keras for real-world applications.

  • Develop an understanding of advanced techniques like transfer learning and data augmentation.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Forecasting
  • Catégorie : Text Mining
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Deep Learning

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

septembre 2025

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Packt

Spécialisation - série de 3 cours

Ce que vous apprendrez

  • Apply techniques to build and train artificial neural networks using TensorFlow.

  • Analyze the performance of ANN models in various real-world problems like image classification and regression.

  • Evaluate and compare advanced techniques for optimizing deep learning models.

  • Create and optimize ANN models using various optimization algorithms and loss functions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : NumPy
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Identify the fundamental concepts and structures of Recurrent Neural Networks

  • Implement autoregressive linear models and RNNs for time series prediction in TensorFlow

  • Assess the performance of RNN models in real-world applications, including stock return prediction and image classification

  • Develop and fine-tune RNN models for complex tasks, such as text classification and long-distance sequence prediction

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Science
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Ce que vous apprendrez

  • Understand the foundational concepts of Convolutional Neural Networks (CNNs) and their architecture

  • Apply CNN models to real-world image and text classification tasks using TensorFlow

  • Analyze the performance of CNNs and optimize them with techniques like data augmentation and batch normalization

  • Evaluate the effectiveness of transfer learning using pre-trained models on new datasets

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Network Architecture

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