Certificate in Deep Learning for QA: Core Principles
-- ViewingNowThe Certificate in Deep Learning for QA: Core Principles is a comprehensive course that equips learners with essential skills for career advancement in the rapidly evolving field of deep learning and quality assurance. This program covers the core principles of deep learning, neural networks, and their applications in QA.
6٬919+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Deep Learning: Understanding the basics of deep learning, its applications, and the differences between traditional machine learning and deep learning algorithms.
• Neural Networks: Learning about artificial neural networks, including perceptrons, multilayer perceptrons, and backpropagation.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Diving into the structure, components, and use cases of CNNs, focusing on image recognition and classification.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Exploring RNNs and their ability to handle sequential data, such as time series, natural language processing, and speech recognition.
• Deep Learning Frameworks: Getting hands-on experience with popular deep learning frameworks like TensorFlow, Keras, PyTorch, and Theano.
• Hyperparameter Tuning: Optimizing deep learning models by fine-tuning hyperparameters, such as learning rates, batch sizes, and regularization techniques.
• Transfer Learning and Fine-Tuning: Leveraging pre-trained models for transfer learning and fine-tuning, allowing for faster development and improved performance.
• Evaluation Metrics for Deep Learning: Measuring the performance of deep learning models using appropriate evaluation metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1 score.
• Ethical Considerations in Deep Learning: Examining ethical concerns related to deep learning, such as bias, privacy, and fairness.
• Applications of Deep Learning in QA: Applying deep learning concepts and techniques in quality assurance, including anomaly detection, predictive maintenance, and computer vision tasks.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية
