Global Certificate in Neural Networks and Recommender Systems
-- ViewingNowThe Global Certificate in Neural Networks and Recommender Systems is a comprehensive course designed to empower learners with essential skills in artificial intelligence (AI). This program emphasizes the importance of neural networks, a crucial component of AI, and recommender systems, which are widely used in personalized services and marketing.
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Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• Fundamentals of Neural Networks: Introduction to neural networks, artificial neurons, network architectures, learning algorithms, and backpropagation.
• Deep Learning: Overview of deep learning, deep neural networks, convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and long short-term memory (LSTM) networks.
• Recommender Systems: Basics of recommender systems, types of recommenders, collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid filtering.
• Deep Learning in Recommender Systems: Deep learning techniques for recommender systems, such as neural collaborative filtering, deep neural networks for click-through rate prediction, and representation learning in recommender systems.
• Evaluation Metrics: Evaluation metrics for neural networks and recommender systems, including accuracy, precision, recall, F1-score, mean absolute error, root mean squared error, and area under the ROC curve.
• Optimization Techniques: Optimization techniques for training neural networks, including stochastic gradient descent (SGD), mini-batch gradient descent, momentum, adaptive learning rates, and second-order optimization methods.
• Regularization Techniques: Regularization techniques for preventing overfitting in neural networks, such as L1 regularization, L2 regularization, dropout, early stopping, and data augmentation.
• Special Topics in Neural Networks: Special topics in neural networks, such as transfer learning, meta-learning, reinforcement learning, attention mechanisms, and transformers.
• Special Topics in Recommender Systems: Special topics in recommender systems, such as context-aware recommenders, knowledge-based recommenders, social recommenders, trust-based recommenders, and fairness and explainability in recommender systems.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
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- Accès complet au cours
- Certificat numérique
- Supports de cours
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