К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Advanced Neural Network Techniques · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Advanced Neural Network Techniques

Курс от Johns Hopkins University
Средний≈ 10.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

The course "Advanced Neural Network Techniques" delves into advanced neural network methodologies, offering learners an in-depth understanding of cutting-edge techniques such as Recurrent Neural Networks (RNNs), Autoencoders, Generative Neural Networks, and Deep Reinforcement Learning. Through hands-on projects and practical applications, learners will master the mathematical foundations and deployment strategies behind these models. You will explore how RNNs handle sequence data, uncover the power of Autoencoders for unsupervised learning, and dive into the transformative potential of generative models like GANs. The course also covers reinforcement learning, equipping you with the skills to solve complex decision-making problems using deep neural networks and Markov Chains. Designed to bridge theoretical knowledge and practical implementation, this course stands out by incorporating real-world challenges, ethical considerations, and future research directions.

Навыки, которые вы освоите

AutoencodersReinforcement LearningRecurrent Neural Networks (RNNs)Generative Adversarial Networks (GANs)Data EthicsArtificial Neural NetworksDeep LearningMarkov ModelResponsible AIUnsupervised LearningGenerative Model ArchitecturesGenerative AI

Программа курса

5 модулей · 22 учебных материалов

01Course Introduction2 материалов
Course OverviewЧтениеInstructor Biography: Prof. Zerotti WoodsЧтение
02Recurrent Neural Networks5 материалов

Recurrent Neural Network

Recurrent Neural NetworkВидео

Учитесь у экспертов

Zerotti Woods

Преподаватель курса

Advanced Neural Network Techniques
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 10.8 ч

5 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Итальянский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Испанский, Японский, Казахский

Часть программы вашего университета
Reading ReferencesЧтение
Recurrent Neural NetworkЗадание

Module-end Assessments

Implementing and Training a Simple RNN for Sine Wave PredictionЛабораторнаяRecurrent Neural NetworksЗадание
03Autoencoders4 материалов

Autoencoders

AutoencodersВидеоReading ReferencesЧтениеAutoencodersЗадание

Module-end Assessments

AutoencodersЗадание
04Generative Deep Neural Networks4 материалов

Generative Deep Learning

Generative Deep LearningВидеоGenerative Adversarial Networks (GANs)ЧтениеGenerative Deep LearningЗадание

Module-end Assessments

Generative Deep Neural NetworksЗадание
05Deep Reinforcement Learning7 материалов

Foundations of Reinforcement Learning (RL): From Policy Search to Deep Q Learning

Introduction and Policy SearchВидеоMarkov Decision ProcessВидеоDeep Neural Networks with RLВидеоQ and Deep Q LearningВидеоReading ReferencesЧтениеFoundations of RL: From Policy Search to Deep Q LearningЗадание

Module-end Assessments

Deep Reinforcement LearningЗадание