Fernkurs edX®: Deep Learning with Tensorflow
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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
Traditional neural networks rely on shallow nets, composed of one input, one hidden layer and one output layer. Deep-learning networks are distinguished from these ordinary neural networks having more hidden layers, or so-called more depth. These kind of nets are capable of discovering hidden structures withinunlabeled and unstructured data (i.e. images, sound, and text), which consitutes the vast majority of data in the world. TensorFlow is one of the best libraries to implement deep learning. TensorFlow is a software library for numerical computation of mathematical expressional, using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the edges represent the multidimensional data arrays (tensors) that flow between them. It was created by Google and tailored for Machine Learning. In fact, it is being widely used to develop solutions with Deep Learning. In this TensorFlow course, you will learn the basic concepts of TensorFlow, the main functions, operations and the execution pipeline. Starting with a simple “Hello Word” example, throughout the course you will be able to see how TensorFlow can be used in curve fitting, regression, classification and minimization of error functions. This concept is then explored in the Deep Learning world. You will learn how to apply TensorFlow for backpropagation to tune the weights and biases while the Neural Networks are being trained. Finally, the course covers different types of Deep Architectures, such as Convolutional Networks, Recurrent Networks and Autoencoders.
Fakten zum Online-Kurs (Fernkurs) Deep Learning with Tensorflow 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 Tensorflow 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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