Deep Learning 正在计算机视觉、自然语言处理和机器人等许多领域掀起一场革命。此外,用 Python 编写的高级神经网络 API Keras 已成为 TensorFlow 的重要组成部分,使深度学习变得 Accessibility 且简单明了。掌握这些技术将为研究和行业带来很多机会。

使用 Keras 和 Tensorflow 进行深度学习
本课程是多个项目的一部分。



位教师:Samaya Madhavan
访问权限由 Coursera Learning Team 提供
56,750 人已注册
您将学到什么
在 Keras 中创建自定义层和模型,并将 Keras 与 TensorFlow 2.x 相集成
使用 Keras 开发高级卷积神经网络 (CNN)
开发用于序列数据和时间系列预测的 Transformer Model
解释 Keras 中的无监督学习、Deep Q-networks (DQN) 和强化学习的关键概念
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 IBM 获得可共享的职业证书

该课程共有7个模块
获得职业证书
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位教师



提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Jul 25, 2020审阅
Nice course to introduce you to more advanced neural network algorithms, I wish the evaluations were more challenging and based on practical exercises... there is no final assignment either.
已于 Jul 2, 2020审阅
Deep Learning made me feel that there is a way to build models and classify data so easily and in a skillful way. Amazing course!
已于 Mar 4, 2021审阅
This course is the best out of all courses in the specialization, the pace of the speaker was perfect.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。











