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
À propos de ce cours
100% en ligne
Apprenez de n'importe où
Certificat partageable
Ajoutez à votre profil LinkedIn
2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
Commencez à tout moment
Aucune période d'attente
Détails du cours
• 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.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
Pourquoi les gens nous choisissent pour leur carrière
Chargement des avis...
Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- Accès complet au cours
- Certificat numérique
- Supports de cours
Obtenir des informations sur le cours
Payer en tant qu'entreprise
Demandez une facture pour que votre entreprise paie ce cours.
Payer par FactureObtenir un certificat de carrière
