Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs enthält jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. Begeben Sie sich auf eine Reise durch die komplizierte Welt des Deep Learning und der neuronalen Netzwerke. Dieser Kurs beginnt mit einer Einführung in die Geschichte und die grundlegenden Konzepte neuronaler Netzwerke, einschließlich Perceptrons und mehrschichtiger Strukturen. Im weiteren Verlauf erforschen Sie die Mechanismen des Trainings neuronaler Netze und lernen dabei Aktivierungsfunktionen und den Backpropagation Algorithmus kennen.

Der Kurs geht dann weiter zu künstlichen neuronalen Netzen und ihren realen Anwendungen, wobei Sie sich von der Architektur des menschlichen Gehirns inspirieren lassen. Sie erhalten praktische Einblicke in Eingabe- und Ausgabeschichten, die Sigmoid-Funktion und Schlüsseldatensätze wie MNIST. Spezialisierte Themen wie Feedforward-Netzwerke, Backpropagation und Regularisierungstechniken, einschließlich Dropout-Strategien und Batch-Normalisierung, werden gründlich behandelt. Sie werden auch in leistungsstarke Frameworks wie TensorFlow und Keras eingeführt. Der Kurs schließt mit einer eingehenden Untersuchung von Convolutional Neural Networks (CNNs), die sich auf ihre Anwendungen und Prinzipien für die Bild- und Videoanalyse konzentrieren. Dieser Kurs ist ideal für Technikprofis und Studenten mit Grundkenntnissen in Programmierung und Mathematik, insbesondere in linearer Algebra, Kalkül und grundlegender Wahrscheinlichkeit.