By the end of this course, learners will be able to design, build, train, and evaluate Convolutional Neural Networks (CNNs) using Python, gaining hands-on experience in one of the most in-demand deep learning skills. You will learn to set up both local and cloud-based environments, preprocess and augment image datasets, implement CNN architectures, and assess model accuracy and performance.
Master CNNs with Python: Build, Train & Evaluate Models
Master CNNs with Python: Build, Train & Evaluate Models
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2025
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the essential foundations of Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python, covering project setup, CNN architecture, coding, data preprocessing, and model evaluation. By the end, learners will be equipped to design, implement, and test CNN models for real-world image classification tasks.
Das ist alles enthalten
9 Videos3 Aufgaben1 Plug-in
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
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