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Building Vision and NLP Workflows with TensorFlow pipelines

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Building Vision and NLP Workflows with TensorFlow pipelines

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Build computer vision pipelines to train and evaluate deep learning models for image-based tasks

  • Develop transformer-based NLP workflows for text processing and language understanding

  •  Implement end-to-end machine learning pipelines using TensorFlow andKeras

  • Evaluate model performance using task-specific metrics and error analysis

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Risk Modeling
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Deep Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Vision Transformer (ViT)

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

10 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

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 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Transformers Unleashed: Master the Architecture of Modern AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Coursera zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 7 Module

You will apply tokenization, embedding, and encoding techniques to construct structured pipelines for processing input data. You will transform raw inputs into model-ready representations and validate intermediate outputs to ensure reliable workflow execution.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

You will evaluate model output quality using automated metrics and structured human review. You will compare quantitative scores with qualitative feedback to identify performance gaps and refine results.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will apply tokenization, embedding, and encoding techniques to build transformer-based natural language processing pipelines. You will convert raw text into encoded representations suitable for downstream tasks such as classification or summarization.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

You will evaluate model output quality using automated metrics such as ROUGE and structured human evaluation frameworks. You will interpret results to assess reliability, safety, and alignment with task objectives.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

You will apply TensorFlow 2.x tools to build an end-to-end machine learning workflow using tf.data pipelines and Keras models. You will structure data ingestion, model definition, training, and checkpointing into a reproducible system.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

You will create optimized machine learning model deployments using TensorFlow Lite. You will evaluate inference latency, apply quantization techniques, and improve performance for mobile and edge environments.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

In this project, you will design and evaluate two production-style machine learning pipelines for a financial services risk intelligence scenario: A computer vision pipeline that converts a multi-class image dataset into a binary risk classification task. A transformer-based NLP pipeline that classifies customer complaint text into low-risk or high-risk categories. You will implement both workflows using TensorFlow and transformer libraries, evaluate performance using appropriate classification metrics, perform structured error analysis, and apply at least one optimization to improve workflow performance. The final deliverable is a portfolio-ready Python script and structured analysis demonstrating your ability to design, evaluate, and refine AI workflows in a professional setting.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

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Dozent

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Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.