Fernkurs edX®: Deep Learning with Python and PyTorch
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Partnerinstitute: ca. 140
Prüfungszentren: online
Studiengänge: 0
Weiterbildungen: 2.500+
Bewertungen edX®
LEISTUNGEN
- Bachelor: 0 ; Master: 0; Kurse: >2.500
- Studienstart: verschieden
- Voll- und Teilzeitmodelle: nein
- Anrechnung von Vorleistungen: nein
- Teststudium: k.A.
- Kostenfreie Verlängerung: nein
- Prüfungszentren: nicht relevant
- Prüfungen weltweit: nicht relevant
- Präsenzpflichten: nein
- Spezialisierungen: nein
- Flexible Kostenmodelle: nein
- Online-Tutorien: ja
- Learning-App: ja
- Fremdsprachen: ja
- Unterrichtssprache: englisch
- Akkreditierungen: verschieden
- Bachelor ohne Abitur: nicht relevant
- Social Activities: nein
- Kosten: siehe Kurs
NOTE: In order to be successful in completing this course, please ensure you are familiar with PyTorch Basics and have practical knowledge to apply it to Machine Learning. If you do not have this pre-requiste knowledge, it is highly recommended you complete the PyTorch Basics for Machine Learning course prior to starting this course. This course is the second part of a two-part course on how to develop Deep Learning models using Pytorch. In the first course, you learned the basics of PyTorch; in this course, you will learn how to build deep neural networks in PyTorch. Also, you will learn how to train these models using state of the art methods. You will first review multiclass classification, learning how to build and train a multiclass linear classifier in PyTorch. This will be followed by an in-depth introduction on how to construct Feed-forward neural networks in PyTorch, learning how to train these models, how to adjust hyperparameters such as activation functions and the number of neurons. You will then learn how to build and train deep neural networks—learning how to apply methods such as dropout, initialization, different types of optimizers and batch normalization. We will then focus on Convolutional Neural Networks, training your model on a GPU and Transfer Learning (pre-trained models). You will finally learn about dimensionality reduction and autoencoders. Including principal component analysis, data whitening, shallow autoencoders, deep autoencoders, transfer learning with autoencoders, and autoencoder applications. Finally, you will test your skills in a final project.
Fakten zum Online-Kurs (Fernkurs) Deep Learning with Python and PyTorch von edX®
Abschluss | Zertifikat |
Studiendauer | wenige Monate, siehe Anbieterseite |
Studienstart | an bestimmten Daten möglich |
Sprache | englisch |
Studienzulassung | keine besonderen Zulassungsvoraussetzungen nötig |
Anrechnung von Vorleistungen | keine |
Prüfungen | online |
Kampagnen | Gutscheine & Aktionen: Kostenlose Business Administration Kurse » zur Kampagne¹ |
Kosten | siehe Webseite des Anbieters |
Direkt zum Fernkurs Deep Learning with Python and PyTorch von edX® wechseln¹
¹Werbelink
Studienzeitmodelle
edX® bietet zahlreiche Onlinekurse zu unterschiedlichsten Studienzeiten an. Viele der Kurse sind innerhalb von Wochen oder wenigen Monaten studierbar. Für MicroMaster Programme muss hingegen deutlich mehr Zeit investiert werden.
Zulassungsvoraussetzungen
Bei edX® gibt es keine besonderen Zulassungsvoraussetzungen, MicroBachelor und MicroMaster Programme ausgenommen, d.h. jeder kann mit einem MOOC Kurs ins Onlinestudium einsteigen. Für manche Kurse werden lediglich bestimmte Vorkenntnisse empfohlen, um das Studium zu erleichtern. Die Mehrheit der Kurse kann jedoch ohne spezifische Vorbildung studiert werden.
Prüfungen, Zertifikate
Die meisten Kurse des Anbieters werden mit einem Zertifikat abgeschlossen, das u.U. kostenpflichtig sein kann. Die Prüfung hierzu erfolgt in der Regel online.
Weitere Fernkurse von edX®
edX® bietet seinen Teilnehmenden mehr als 2.500 Onlinekurse an. Auf Fernstudium-Bewertung.com finden sich davon ca. 1.200 Onlinekurse, nach denen ihr über nachfolgendes Formular suchen könnt.
Wichtig – edX® bietet vornehmlich englischsprachige Kurse an, d.h. tragt hier auch bitte nur englische Begriffe für eure Suche ein!
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