The majority of data in the world is unlabeled and unstructured. Shallow neural networks cannot easily capture relevant structure in, for instance, images, sound, and textual data. Deep networks are capable of discovering hidden structures within this type of data. In this course you’ll use TensorFlow library to apply deep learning to different data types in order to solve real world problems.
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Habilidades en redes de IBMAcerca de este Curso
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Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Introduction
2 horas para completar
5 videos (Total 28 minutos), 2 lecturas, 5 cuestionarios
1 hora para completar
Supervised Learning Models
1 hora para completar
3 videos (Total 22 minutos)
2 horas para completar
Supervised Learning Models (Cont'd)
2 horas para completar
4 videos (Total 22 minutos)
1 hora para completar
Unsupervised Deep Learning Models
1 hora para completar
2 videos (Total 10 minutos)
Reseñas
- 5 stars61,31 %
- 4 stars23,92 %
- 3 stars9,02 %
- 2 stars2,86 %
- 1 star2,86 %
Principales reseñas sobre BUILDING DEEP LEARNING MODELS WITH TENSORFLOW
por VV4 de mar. de 2021
This course is the best out of all courses in the specialization, the pace of the speaker was perfect.
por DO26 de may. de 2020
Not so often i wish a course would be longer and more in depth I really enjoyed using TF I'll look some other courses about it
por CC4 de oct. de 2022
Videos are good. Lab notebooks are a bit stale (still on tensorflow 2.2), so there are few wrinkles in getting them to work.
por XH29 de jun. de 2020
The course concepts are not in-depth enough, and the server for Jupyter notebook running is way too slow...
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Certificado?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.
