課程信息

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100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 5 門課程(共 6 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為8 小時

建議:4-5 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English)

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提供方

IBM 徽標

IBM

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 4 小時

Introduction

完成時間為 4 小時
4 個視頻 (總計 24 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
4 個視頻
Welcome2分鐘
Introduction to TensorFlow7分鐘
Introduction to Deep Learning2分鐘
Deep Neural Networks11分鐘
1 個閱讀材料
Syllabus10分鐘
1 個練習
Deep Neural Networks and TensorFlow30分鐘
2

2

完成時間為 3 小時

Supervised Learning Models

完成時間為 3 小時
3 個視頻 (總計 22 分鐘)
3 個視頻
Convolutional Neural Networks (CNNs) for Classification4分鐘
Convolutional Neural Networks (CNNs) Architecture13分鐘
1 個練習
Convolutional Neural Networks30分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

Supervised Learning Models (Cont'd)

完成時間為 3 小時
4 個視頻 (總計 22 分鐘)
4 個視頻
Recurrent Neural Networks (RNNs)5分鐘
The Long Short Term Memory (LSTM) Model5分鐘
Language Modelling7分鐘
1 個練習
Recurrent Neural Networks30分鐘
4

4

完成時間為 3 小時

Unsupervised Deep Learning Models

完成時間為 3 小時
2 個視頻 (總計 10 分鐘)
2 個視頻
Restricted Boltzmann Machines (RBMs)5分鐘
1 個練習
Restricted Boltzmann Machines30分鐘
4.3
40 條評論Chevron Right

來自Building Deep Learning Models with TensorFlow的熱門評論

創建者 LDNov 6th 2019

course needed to be updated for labs. Now Google moved to Tensorflow 2.0 this year.

創建者 SAFeb 4th 2020

It helped me to understand how TensorFlow can be used to build the neural networks

關於 IBM AI Engineering 專業證書

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

常見問題

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