This Specialization provides a practical, project-driven pathway to mastering deep learning with Python. Learners will explore Convolutional Neural Networks (CNNs), Artificial Neural Networks (ANNs), and Recurrent Neural Networks (RNNs) with LSTM layers through real-world case studies in image recognition, customer churn prediction, and stock price forecasting. Each course emphasizes both theory and hands-on coding using TensorFlow and Keras, ensuring you graduate with job-ready AI skills and the ability to apply neural networks to authentic business and financial problems.
Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
Build Neural Networks for Real AI Projects. Master CNN, ANN, and RNN in Python with hands-on projects and real-world case studies
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Design, build, and evaluate CNN, ANN, and RNN models in Python using TensorFlow and Keras.
Apply preprocessing, feature engineering, and optimization techniques to real-world datasets.
Implement deep learning solutions for image recognition, customer churn, and stock forecasting.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Image Analysis
- Feature Engineering
- Predictive Modeling
- Data Visualization
- Financial Forecasting
- Time Series Analysis and Forecasting
- Exploratory Data Analysis
- Google Cloud Platform
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Applied Machine Learning
- Data Transformation
- Customer Analysis
- Data Processing
- Artificial Neural Networks
- Development Environment
- Computer Vision
- Deep Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
20 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Explain CNN fundamentals and apply Python for model building.
Preprocess and augment image datasets for training workflows.
Design, implement, and evaluate CNNs for image classification.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Deep Learning, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Data Processing, Image Analysis, Development Environment, Python Programming, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning und Google Cloud Platform
Was Sie lernen werden
Configure Python environments and preprocess structured data.
Build, train, and optimize ANN models with TensorFlow & Keras.
Handle imbalanced datasets and apply ANN to churn prediction.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Artificial Neural Networks, Deep Learning, Data Processing, Predictive Analytics, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Feature Engineering, Predictive Modeling, Software Installation und Customer Analysis
Was Sie lernen werden
Preprocess stock datasets with feature scaling and EDA.
Build and train RNNs with LSTM layers for time-series data.
Evaluate and visualize stock predictions using real datasets.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Deep Learning, Data Transformation, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Data Processing, Feature Engineering, Artificial Neural Networks, Tensorflow, NumPy, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Financial Forecasting, Data Visualization und Matplotlib
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Vergleich mit ähnlichen Produkten
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| Niveau | ||||
| Kompetenzen | ||||
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| Anzahl der praktischen Übungen | ||||
| Berechtigung zum Erwerb eines Abschlusses | ||||
| Teil von Coursera Plus |
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Häufig gestellte Fragen
Learners can expect to complete this Specialization in approximately 5 to 6 weeks with a dedicated study time of 3–4 hours per week. The flexible, self-paced structure allows you to balance learning with your personal or professional commitments, while still progressing through hands-on projects and case studies that reinforce practical deep learning skills. By the end, you will have developed the ability to confidently apply CNNs, ANNs, and RNNs to real-world problems using Python.
A foundational understanding of Python programming, statistics, and basic machine learning concepts is recommended. Familiarity with data preprocessing and linear algebra will also help learners maximize their experience.
Yes. The courses are designed to build progressively, starting with ANN fundamentals, then advancing to CNNs, and finally exploring RNNs with LSTM for sequential data. Following the order ensures you develop a solid foundation before tackling more complex architectures.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,