Ontdek toepassingen van deep learning

Deep learning is de machine learning-techniek die achter de meest opwindende mogelijkheden op het gebied van robotica, natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en kunstmatige intelligentie zit. In deze cursus van 4 uur leer je hoe je je Python-vaardigheden kunt gebruiken voor deep learning met de Keras 2.0-bibliotheek.

Ontdek Keras-modellen met een bibliotheekbijdrager

Deze cursus over deep learning wordt gegeven door Dan Becker, een voormalig datawetenschapper bij Google en medewerker van Keras. Je leert over neurale netwerkmodellen en hoe je daarmee voorspellingen kunt doen. De eerste hoofdstukken geven je meer inzicht in zowel voorwaartse als achterwaartse propagatie en hoe deze in de praktijk werken.

De Keras-bibliotheek is een Python-bibliotheek die je kan helpen bij het ontwikkelen en beoordelen van deep learning-modellen. Net als veel andere Python-bibliotheken is het gratis, open source en super makkelijk te gebruiken. Je begint met het maken van een Keras-model en leert hoe je het kunt compileren, aanpassen en classificeren voordat je voorspellingen doet. Als je deze cursus hebt gedaan, heb je alle tools die je nodig hebt om diepe neurale netwerken te bouwen en na verloop van tijd te experimenteren met bredere en diepere netwerken.

Duik dieper in deep learning

Deze cursus is onderdeel van verschillende machine learning- en deep learning-trajecten en biedt je een duidelijk pad om je vaardigheden en ervaring op dit gebied op te bouwen zodra je de inleidende cursus hebt afgerond, of je nu een persoonlijk project wilt voltooien of een carrière als machine learning-wetenschapper wilt nastreven.

Neurale-netwerkmodellen vergelijken met klassieke regressiemodellen

Introductie tot Deep Learning in Python

Interactieve oefening met praktijkervaring