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Spécialisation "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

Instructeur : EDUCBA

1 566 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 49 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 49 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Financial Forecasting
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Model Training
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Deep Learning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Keras (Neural Network Library)

Détails à connaître

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Spécialisation - série de 3 cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will complete guided projects that apply deep learning to real datasets, including image classification, customer churn analysis, and stock price forecasting. These projects ensure practical application of Python-based neural networks, building confidence to solve real-world AI challenges.

Master CNNs with Python: Build, Train & Evaluate Models

COURS 1, 5 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Model Training

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Project Performance

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Development Environment

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Project Implementation

Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize

COURS 2, 6 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Model Training

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Design

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Project Performance

Catégorie : Keras (Neural Network Library)

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Software Installation

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Development Environment

Catégorie : Model Evaluation

Deep Learning RNN & LSTM: Stock Price Prediction

COURS 3, 5 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)

Catégorie : Model Training

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Statistical Visualization

Catégorie : Financial Forecasting

Catégorie : Forecasting

Catégorie : Project Implementation

Catégorie : Predictive Analytics

Catégorie : Network Model

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Data Transformation

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Instructeur

EDUCBA

1 762 Cours443 858 apprenants

Offert par

EDUCBA

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants sur Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

moyenne sur l'ensemble des 3 cours

5 étoiles
65,30 %
4 étoiles
32,65 %
3 étoiles
0 %
2 étoiles
2,04 %
1 étoile
0 %

Cours : Master CNNs with Python: Build, Train & Evaluate Models

5.0

Révisé le 29 déc. 2025

This course stands out for its clarity, practical Python exercises, and structured approach to training and evaluating CNN models efficiently for modern deep learning workflows.

Cours : Deep Learning with ANN in Python: Build & Optimize

5.0

Révisé le 10 janv. 2026

Very useful course for understanding ANN workflows, from model building to optimization in Python projects.

Cours : Deep Learning RNN & LSTM: Stock Price Prediction

5.0

Révisé le 30 déc. 2025

This course delivers solid theoretical understanding along with practical implementation of RNN and LSTM for stock forecasting.

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Foire Aux Questions

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.

By completing this Specialization, you will be able to design, train, and evaluate deep learning models using Python. You will gain hands-on experience with CNNs for image tasks, ANNs for predictive modeling, and RNNs with LSTMs for time-series forecasting. These skills will empower you to apply neural networks to practical business and AI-driven projects.