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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow (berufsbezogenes Zertifikat)

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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow (berufsbezogenes Zertifikat)

Fast-track your deep learning engineering career.

Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

IBM Skills Network Team
Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi

Dozenten: IBM Skills Network Team

15.286 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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aus 4,230 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Job-ready deep learning skills using PyTorch, Keras, and TensorFlow employers are looking for - in just 3 months!

  • How to create shareable projects, deep learning models, and neural networks using Keras and PyTorch.

  • How to train linear and logistic regression models, optimize with gradient descent using PyTorch, and create custom models with Keras.

  • How to build advanced CNNs and transformer models and build CNNs with effective layers and activations… and more.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Autoencoders
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Tensorflow

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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

Bringen Sie Ihre Karriere mit gefragten Kompetenzen voran.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von IBM
  • Stellen Sie Ihre technischen Kenntnisse unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von IBM.

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Image Analysis
Deep Learning with Keras and Tensorflow

Deep Learning with Keras and Tensorflow

KURS 2, 23 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create custom layers and models in Keras and integrate Keras with TensorFlow 2.x

  • Develop advanced convolutional neural networks (CNNs) using Keras

  • Develop Transformer models for sequential data and time series prediction

  • Explain key concepts of Unsupervised learning in Keras, Deep Q-networks (DQNs), and reinforcement learning

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Introduction to Neural Networks and PyTorch

Introduction to Neural Networks and PyTorch

KURS 3, 19 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Get hands-on building, training, and evaluating PyTorch models you can showcase in your professional portfolio

  • Gain practical experience with tensors, datasets, and automatic differentiation using PyTorch core tools, including autograd and DataLoader

  • Develop linear regression models using gradient descent, mini-batch optimization, and training/validation splits to evaluate model performance

  • ·Apply cross-entropy loss, sigmoid-based classification, and advanced optimization techniques to build logistic regression models in PyTorch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning Methods
Deep Learning with PyTorch

Deep Learning with PyTorch

KURS 4, 19 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Get hands-on experience using PyTorch to build and deploy AI systems and complete a portfolio-worthy project.

  • Develop and train shallow neural networks with various architectures and apply Softmax regression in multi-class classification problems.

  • Explore deep neural networks, including techniques such as dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • Gain practical experience with convolutional neural networks, exploring layers, activation functions, and more.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Data Transformation
AI Capstone Project with Deep Learning

AI Capstone Project with Deep Learning

KURS 5, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Demonstrate your hands-on skills in building deep learning models using Keras and PyTorch to solve real-world image classification problems

  • Showcase your expertise in designing and implementing a complete deep learning pipeline, including data loading, augmentation, and model validation

  • Highlight your practical skills in applying CNNs and vision transformers to domain-specific challenges like geospatial land classification

  • Communicate your project outcomes effectively through a model evaluation

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Python Programming

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Dozenten

IBM Skills Network Team
92 Kurse1.992.387 Lernende
Wojciech 'Victor' Fulmyk
IBM
9 Kurse128.336 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.“

Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.