Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs bietet jetzt Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen dabei helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. Rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind eine leistungsstarke Klasse von neuronalen Netzen, die für Sequenzdaten konzipiert sind, was sie ideal für die Vorhersage von Zeitreihen und die Verarbeitung natürlicher Sprache macht. Dieser Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von RNNs und erforscht ihre Anwendung in der Vorhersage und Zeitreihen-Vorhersage. Sie werden in die Codierung mit TensorFlow eintauchen und lernen, wie man autoregressive Modelle und einfache Rekurrente neuronale Netze (RNN) für verschiedene Vorhersagen implementiert. Im weiteren Verlauf des Kurses werden Sie anspruchsvollere RNN-Architekturen wie GRUs und LSTMs kennenlernen. Diese Einheiten sind für den Umgang mit komplexen Sequenzen und weitreichenden Abhängigkeiten in Daten unerlässlich. In praktischen Sitzungen lernen Sie, wie Sie diese Modelle für anspruchsvolle Aufgaben einsetzen können, z. B. für die Vorhersage von Aktienkursen und die Klassifizierung von Bildern anhand des MNIST-Datensatzes. Der Kurs behandelt auch den kritischen Aspekt der Verwaltung von Datenformen und stellt sicher, dass Ihre Modelle gut strukturiert und effizient sind. Gegen Ende des Kurses verlagert sich der Schwerpunkt auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wo Sie Einbettungen, Textvorverarbeitung und Textklassifizierung mit LSTMs erforschen werden. Durch die Kombination von theoretischem Wissen mit praktischen Code-Übungen werden Sie ein solides Verständnis dafür entwickeln, wie RNNs für verschiedene Anwendungen eingesetzt werden können. Ganz gleich, ob Sie Aktienkurse vorhersagen oder Texte klassifizieren, dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um im Bereich des Deep Learning erfolgreich zu sein. Dieser Kurs ist ideal für Datenwissenschaftler, Ingenieure für Maschinelles Lernen und KI-Enthusiasten, die rekurrente neuronale Netze für die Analyse von Zeitreihen und die Verarbeitung natürlicher Sprache erlernen und implementieren möchten. Grundkenntnisse in Python und TensorFlow werden empfohlen.