This course covers key deep learning architectures such as BERT and GPT, focusing on their use in applications like chatbots and prompt tuning. You will learn how to build models that combine text and images, and generate text from visual data. The course also addresses multitask learning and computer vision tasks, including object detection and segmentation, using networks like R-CNN, U-Net, and Mask R-CNN. Topics include ethical considerations in AI and practical advice for tuning and deploying models. Through hands-on projects in TensorFlow and PyTorch, you will develop the skills needed to build, optimize, and apply deep learning solutions in real-world situations.
Learning Deep Learning: Unit 3
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Learning Deep Learning: Unit 3
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Learning Deep Learning
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Master large language models and transformer architectures for advanced natural language processing applications.
Build and deploy multimodal networks that integrate multiple data types, such as text and images.
Implement multitask learning and solve advanced computer vision problems, including object detection and segmentation.
Apply ethical principles and practical strategies for tuning and deploying deep learning models in real-world settings.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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August 2025
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
This module explores advanced deep learning topics, including large language models (LLMs) and their transformer architectures, multimodal networks that integrate multiple data types, and multitask learning for complex computer vision tasks like object detection and segmentation. Practical implementation is demonstrated using TensorFlow and PyTorch. The module concludes with guidance on ethical considerations, model tuning, and further learning directions, equipping learners to responsibly apply deep learning in real-world scenarios.
Das ist alles enthalten
33 Videos5 Aufgaben
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