DeepLearning.AI

Advanced Computer Vision with TensorFlow

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Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow

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Advanced Learning Algorithms

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Advanced Retrieval for AI with Chroma

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AI Agentic Design Patterns with AutoGen

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AI Agents in LangGraph

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AI and Climate Change

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AI and Disaster Management

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AI and Public Health

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AI For Everyone

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AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）

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AI for Medical Diagnosis

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AI for Medical Prognosis

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AI For Medical Treatment

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AI Python for Beginners

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AI-Powered Software and System Design

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AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門

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Améliorez les réseaux neuronaux profonds

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Applied Statistics for Data Analytics

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Apply Generative Adversarial Networks (GANs)

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Browser-based Models with TensorFlow.js

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Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)

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Build Better Generative Adversarial Networks (GANs)

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Build LLM Apps with LangChain.js

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Building Agentic RAG with LlamaIndex

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Building AI Applications with Haystack

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Building and Evaluating Data Agents

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Building Applications with Vector Databases

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Building Multimodal Search and RAG

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Building Systems with the ChatGPT API

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Building Toward Computer Use with Anthropic

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Building Your Own Database Agent

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Calculus for Machine Learning and Data Science

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Carbon Aware Computing for GenAI Developers

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ChatGPT Prompt Engineering for Developers

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Convolutional Neural Networks

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Convolutional Neural Networks in TensorFlow

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Custom and Distributed Training with TensorFlow

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Custom Models, Layers, and Loss Functions with TensorFlow

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Data Analytics Foundations

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Data I/O and Preprocessing with Python and SQL

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Data Modeling, Transformation, and Serving

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Data Pipelines with TensorFlow Data Services

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Data Storage and Queries

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Data Storytelling

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Device-based Models with TensorFlow Lite

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Efficiently Serving LLMs

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Embedding Models: From Architecture to Implementation

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Evaluating and Debugging Generative AI

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Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit

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Finetuning Large Language Models

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Function-Calling and Data Extraction with LLMs

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Functions, Tools and Agents with LangChain

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Generative AI for Everyone

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Generative AI with Large Language Models

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Generative Deep Learning with TensorFlow

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Getting Started with Mistral

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How Diffusion Models Work

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IA Para Todos (Español)

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IA Para Todos (Português)

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Improving Accuracy of LLM Applications

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Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization

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Intro to Federated Learning

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Introducing Multimodal Llama 3.2

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Introduction to Data Engineering

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JavaScript RAG Web Apps with LlamaIndex

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Knowledge Graphs for RAG

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L’IA pour tous

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LangChain for LLM Application Development

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Large Language Models with Semantic Search

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Large Multimodal Model Prompting with Gemini

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Linear Algebra for Machine Learning and Data Science

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Machine Learning in Production

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Modèles de séquence

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Natural Language Processing in TensorFlow

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Reinforcement Learning from Human Feedback

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Réseaux neuronaux et Deep Learning

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Serverless Agentic Workflows with Amazon Bedrock

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Structurer des projets d’apprentissage automatique

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Structuring Machine Learning Projects

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Supervised Machine Learning: Regression and Classification

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Team Software Engineering with AI

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TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク

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Vector Databases: from Embeddings to Applications

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Искусственный Интеллект (ИИ) для всех

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Нейронные сети и глубокое обучение

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Повышение эффективности глубоких нейросетей

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Последовательные модели

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Сверточные нейронные сети

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Структурирование проектов по машинному обучению

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الذكاء الاصطناعي للجميع

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تعزيز الشبكات العصبية : ضبط وتحسين مقياس فرط المعلمات

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هيكلة مشاريع التعلم الآلي

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머신 러닝 프로젝트 구조화

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시퀀스 모델

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신경망 및 딥 러닝

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심층 신경망 개선: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화

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컨볼루션 신경망

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