Global Certificate in Neural Networks Fundamentals
-- ViewingNowThe Global Certificate in Neural Networks Fundamentals is a comprehensive course designed to provide learners with a solid understanding of neural networks and their applications. This certification is crucial in today's technology-driven world, where neural networks are at the forefront of artificial intelligence and machine learning innovations.
2٬927+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Neural Networks: Basics of artificial neural networks, their structure and functionality. Understanding of neuron models and learning rules.
• Perceptron Learning Algorithm: Detailed explanation of perceptron model and learning algorithm. Exercises on linear separability and perceptron limitations.
• Multi-Layer Perceptrons (MLP): Introduction to MLPs, their architecture and learning algorithms, including backpropagation. Hands-on experience with MLP design and training.
• Convolutional Neural Networks (CNN): Understanding of CNNs, their layers (convolutional, pooling, and fully connected layers) and applications in image processing and computer vision.
• Recurrent Neural Networks (RNN): Overview of RNNs, architectures, and training methods. Hands-on exercises on sequence data processing, speech recognition, and natural language processing.
• Autoencoders and Restricted Boltzmann Machines (RBM): Introduction to autoencoders, RBMs, and deep belief networks (DBNs). Exploration of unsupervised learning and feature extraction techniques.
• Optimization Techniques in Neural Networks: Study of optimization algorithms, including stochastic gradient descent, momentum, and adaptive learning rate methods. Hands-on exercises on optimization techniques for faster and better learning.
• Regularization Techniques in Neural Networks: Understanding of regularization methods, such as L1, L2, dropout, and early stopping. Practical exercises on applying regularization in deep learning models.
• Evaluation Metrics and Hyperparameter Tuning: Review of evaluation metrics for classification, regression, and clustering tasks. Exercises on hyperparameter optimization, grid search, and random search.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية
