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
Über diesen Kurs
100% online
Lernen Sie von überall
Teilbares Zertifikat
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
2 Monate zum Abschließen
bei 2-3 Stunden pro Woche
Jederzeit beginnen
Keine Wartezeit
Kursdetails
• 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.
Karriereweg
Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
Warum Menschen uns für ihre Karriere wählen
Bewertungen werden geladen...
Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
- Kursmaterialien
Kursinformationen erhalten
Als Unternehmen bezahlen
Fordern Sie eine Rechnung für Ihr Unternehmen an, um diesen Kurs zu bezahlen.
Per Rechnung bezahlenEin Karrierezertifikat erwerben
