Deep Learning and Neural Networks with Keras

Build, train, and evaluate your first neural networks using the flexible Keras framework, designed for beginners ready to step into the world of artificial intelligence.

4.7 (2,114) ⏱ 54 мин 📚 5 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Deep learning drives the modern AI revolution, yet getting started with building neural networks can feel overwhelming. This text-based course simplifies the journey, guiding you from basic mathematical concepts to designing and training your own deep learning models using Keras. You will transition from understanding how artificial neurons process information to writing clean, functional code that solves complex classification and regression problems. You will learn how to configure layers, tune hyperparameters, and handle common training challenges like overfitting, all while leveraging the multi-backend capabilities of modern Keras. What you'll learn: - Understand the foundational mechanics of neural networks, including weights, biases, activation functions, and gradient descent. - Build and compile deep learning models using the intuitive Keras Sequential and Functional APIs. - Train neural networks effectively by managing learning rates, epochs, batch sizes, and optimization algorithms. - Apply modern transfer learning techniques to adapt pre-trained models for custom tasks. - Configure Keras to run seamlessly across different backends like JAX, PyTorch, or TensorFlow. - Evaluate model performance using validation splits, loss curves, and core evaluation metrics. The course begins with essential terminology and the core mechanics of how neural networks learn, before moving into step-by-step code implementations. You will progress through practical written explanations and code-based exercises that demonstrate how to optimize networks and apply them to real-world datasets. This course is designed for beginners with a basic understanding of Python programming who want to enter the field of artificial intelligence. No prior experience with machine learning or advanced mathematics is required. Start reading today to build a strong, practical foundation in deep learning.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 💬 Личный AI-наставник
    Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент.
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    54 мин практического материала

Отзывы (1)

Riley Roy CA Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2026-02-02T00:23:04+00:00

Многое узнал, но, безусловно, некоторые из более поздних модулей могли бы использовать больше глубины. Все же, ценный опыт.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы нейронных сетей и современного глубокого обучения

Освойте основные концепции нейронных сетей и глубокого обучения, чтобы начать понимать, проектировать и обучать современные модели искусственного интеллекта.
★ 5.0 (6,972)
$4.99

Инструменты PyTorch для оптимизации и экосистемы

Узнайте, как создавать более быстрые и эффективные модели глубокого обучения с помощью PyTorch Profiler, Optuna для настройки гиперпараметров и современных методов оптимизации производительности.
★ 5.0 (16)
$4.99

Основы машинного обучения: нейронные сети и деревья решений.

Создавайте и обучайте нейронные сети и ансамбли деревьев решений с помощью TensorFlow для решения сложных реальных задач классификации и регрессии.
★ 4.9 (8,684)
$4.99

Основы машинного обучения

Понимание основных концепций искусственного интеллекта и обучение созданию первых моделей предсказания с нуля.
★ 4.9 (1,416)
$4.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство