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
Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified

Курс от Simplilearn
Начальный≈ 5.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This comprehensive Deep Learning program will equip you with advanced skills in TensorFlow, Keras, Recurrent Neural Networks (RNNs), and Neural Networks. You’ll learn to implement cutting-edge AI models and frameworks to tackle real-world challenges and drive impactful innovations. By the end of this course, you will be able to: - Master TensorFlow and Keras: Learn TensorFlow’s architecture, features, and updates from 1.0 to 2.0, and use Keras for data handling and object detection. - Apply RNNs and LSTMs: Understand Recurrent Neural Networks, address the gradient problem, and implement Long Short-Term Memory (LSTM) networks for tasks like time series analysis and natural language processing. - Explore Neural Networks: Dive into feedforward, convolutional, and recurrent neural networks to understand their applications and functionality. - Develop Practical AI Solutions: Build and deploy advanced AI models for solving real-world problems in diverse industries. Guided by experts, you’ll gain the technical expertise and practical knowledge needed to excel in the fast-evolving field of deep learning.

Навыки, которые вы освоите

Keras (Neural Network Library)Recurrent Neural Networks (RNNs)TensorflowArtificial Neural NetworksDeep LearningModel DeploymentApplication FrameworksArtificial IntelligenceData PreprocessingModel TrainingConvolutional Neural Networks

Программа курса

2 модулей · 32 учебных материалов

01Deep Learning Frameworks and Data Handling14 материалов

Introduction to Deep Learning Frameworks

Course SyllabusЧтениеIntroduction to Different FrameworksВидео

TensorFlow

Introduction to TensorflowВидеоTensors in TensorflowВидео

Учитесь у экспертов

Simplilearn Instructor

Преподаватель курса

Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified
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

≈ 5.4 ч

2 модулей

Язык: Английский

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

Часть программы вашего университета
Tensorflow 1.0 vs 2.0Видео
Tensorflow ArchitechtureВидео

Keras

Introduction to KerasВидеоHandling Dataframes using Keras Part 1ВидеоHandling Dataframes using Keras Part 2ВидеоHandling Dataframes using Keras Part 3ВидеоHandling Dataframes using Keras Part 4Видео

Object Detection

Object Detection using TensorflowВидеоDeep Learning FrameworksЧтениеAssessment for Deep Learning Frameworks and Data HandlingЗадание
02Neural Networks and Sequential Models18 материалов

Neural Networks

What is Neural Network?ВидеоHow Neural Network Works?ВидеоTypes of Neural NetworkВидео

Implementation of Neural Networks

Implemention using KerasВидеоUse Case Implementation Part 1ВидеоUse Case Implementation Part 2ВидеоUse Case Implementation Part 3ВидеоUse Case Implementation Part 4ВидеоNeural Network for AIЧтение

Recurrent Neural Networks (RNN) and LSTM

What is RNN?ВидеоGradient ProblemВидеоLSTMВидеоImplementation of LSTMВидеоUse Case Implementation of LSTM Part 1ВидеоUse Case Implementation of LSTM Part 2ВидеоUse Case Implementation of LSTM Part 3
Видео
RNN SimplifiedЧтение
Assessment for Neural Networks and Sequential ModelsЗадание