Învățarea profundă, o ramură esențială a învățării automate, reprezintă un tip de rețea neuronală concepută să imite funcționarea creierului uman. Scopul său principal este de a crea sisteme capabile să prezică rezultate bazate pe datele introduse.
Această tehnologie are aplicații extinse, de la conducerea autonomă a autovehiculelor, la identificarea fraudelor bancare și de asigurări, și până la publicitatea personalizată, care stimulează veniturile și expansiunea afacerilor.
În trecut, utilizatorii trebuiau să se adapteze la interacțiunea cu computerele, experiența fiind impersonală și lipsită de intuiție. Învățarea profundă schimbă această paradigmă prin simularea modului în care oamenii percep informațiile audio și video, făcând experiența mai personalizată și alimentând aplicații menite să ne simplifice viața.
Aplicațiile învățării profunde
Învățarea profundă este utilizată de Google pentru crearea algoritmilor de recunoaștere, iar de Netflix pentru a genera recomandări personalizate pentru utilizatorii săi. Tehnologia este vitală în diverse industrii, fiind aplicată în domenii precum recunoașterea vocală, analiza imaginilor, traducerea, prognoza și analiza predictivă. Iată 10 domenii care beneficiază semnificativ de învățarea profundă:
- Asistenți virtuali
- Instrumente de traducere
- Sisteme de prevenire a fraudelor
- Tehnologii de conducere autonomă
- Evaluarea daunelor de asigurare
- Predicția riscurilor de sănătate
- Diagnosticare și analiză medicală
- Marketing și promovare
- Relații publice și managementul reputației
- Publicitate personalizată
Oportunități de carieră în învățarea profundă
Pentru cei interesați de o carieră în acest domeniu, există o varietate de opțiuni:
- Inginer de date
- Specialist în știința datelor
- Analist de date
- Analist de cercetare
- Dezvoltator software
- Inginer NLP (Procesarea Limbajului Natural)
- Formator/Instructor
- Neuroinformatician
- Bioinformatician
- Analist de Business Intelligence
- Designer de programe de învățare profundă
- Inginer de viziune computerizată
- Manager de învățare profundă/ Conducător de echipă
Având în vedere importanța învățării profunde în toate sectoarele, este esențial să investiți în educație. Iată câteva cursuri care vă pot ajuta să excelați în acest domeniu:
Deep Learning A-Z™ de la Udemy
Acest curs este recunoscut pentru structura sa solidă, proiectele practice, tutorialele de codare și asistența oferită pe parcurs. Acesta este un curs de top, recomandat de numeroase companii la nivel global.
Cu 22 de ore de conținut video, 34 de articole, 169 de prelegeri și 5 resurse descărcabile, cursul a pregătit deja peste 348.000 de cursanți. Pentru a participa, trebuie să aveți cunoștințe de matematică la nivel liceal și noțiuni de bază de Python.
Cursul oferă oportunitatea de a lucra cu seturi de date reale folosind rețele neuronale artificiale pentru diverse probleme, rețele neuronale convoluționale pentru recunoașterea imaginilor și rețele neuronale recurente pentru a prezice evoluția stocurilor. Veți învăța, de asemenea, să utilizați hărți auto-organizatoare, mașini Boltzmann și autoencodere stivuite. Cursul vă va familiariza cu instrumente precum Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras și Scikit-learn.
O înțelegere profundă a DL
Un alt curs de top vă învață cum să stăpâniți învățarea profundă cu ajutorul Pytorch, folosind o abordare științifică experimentală. Cursul oferă 57,5 ore de tutoriale video, 3 articole, 1 resursă descărcabilă și un certificat de finalizare.
Este necesar interesul pentru învățarea profundă și un cont Google. Veți avea acces la sesiuni live de întrebări și răspunsuri, exerciții și provocări de cod, precum și peste 8 ore de tutoriale Python.
Veți beneficia de o învățare intuitivă a rețelelor neuronale artificiale prin grafice, spații și numere. Veți putea vizualiza procesul de învățare și veți obține o înțelegere aprofundată a proiectelor. Acest curs se adresează pasionaților de învățare automată, celor care aspiră la o carieră în știința datelor și specialiștilor care doresc să-și îmbogățească setul de abilități.
Știința datelor: Învățare profundă
Acest curs vă va învăța cum să construiți prima rețea neuronală artificială folosind cod pur Python și TensorFlow. Include 89 de prelegeri și 12 ore de tutoriale video, acces pe viață și un certificat de absolvire.
Pentru a începe, trebuie să cunoașteți derivatele de calcul, aritmetica matricelor, probabilitatea și să aveți acces la Python și Nymphy. Este recomandată familiarizarea cu cursul de regresie logistică de la Lazy Programmer Inc. Cursul acoperă subiecte precum costul entropiei încrucișate, coborârea gradientului, neuroni, XOR, gogoși.
Veți învăța cum să codificați o rețea neuronală cu ajutorul TensorFlow, cum funcționează învățarea profundă și termeni importanți precum „activare”, „propagare inversă” și „feedforward”.
Introducere în Deep Learning
Dacă doriți un curs care să vă învețe cum să construiți și să antrenați rețele neuronale pentru date structurate folosind Keras și TensorFlow, acesta este potrivit. Cursul necesită doar 4 ore pentru a fi finalizat!
Cursul este gratuit și este împărțit în șase secțiuni, fiecare cu un exercițiu și un tutorial. Instructorul, Ryan Holbrook, vă ajută să vă pregătiți pentru viziunea computerizată.
Dacă sunteți familiarizat cu „Introducere în învățarea automată”, acesta este un curs excelent pentru a vă extinde cunoștințele. Veți începe cu noțiunile de bază ale învățării profunde, veți antrena prima rețea neuronală cu Keras și TensorFlow și veți învăța despre suprafitting și underfitting. Veți adăuga straturi speciale pentru a stabiliza antrenamentul și veți învăța clasificarea binară pentru a aplica învățarea profundă în sarcini uzuale.
Tutorial de învățare profundă pentru începători
Cu 18 lecții și 2 ore de învățare, tutorialul de învățare profundă de la Simplilearn este un curs de nivel mediu. Se acoperă abilitățile de procesare a imaginilor și a video. Mai exact, veți învăța ce este învățarea profundă, aplicațiile sale, rețele neuronale, cadre și algoritmi de învățare profundă și cum să folosiți Python.
Cursul vă va familiariza cu TensorFlow, rețelele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente (RNN), GAN-urile și Keras. În plus, veți primi informații despre întrebările frecvente la interviurile de învățare profundă.
Deep Learning, Seria ilustrată
Cartea Deep Learning de I. Goodfellow, Yoshua Benigo și Aaron Courville face parte dintr-o serie de 13 cărți despre calcul adaptiv și învățare automată.
Elon Musk a descris această carte drept un ghid cuprinzător despre învățarea profundă. Este perfectă pentru cursanți și pasionați, abordând o gamă largă de subiecte.
Pe lângă conceptele teoretice, veți învăța tehnici de învățare profundă, cum ar fi rețelele feedforward profunde, regularizarea, modelarea secvenței și metodologia practică. Veți obține perspective practice despre aplicații precum procesarea limbajului natural, recunoașterea vocală, bioinformatica și jocurile video. De asemenea, veți descoperi informații despre metodele Monte Carlo, funcția de partiție, inferența aproximativă și modelele generative profunde.
Învățare profundă cu Python
Deep Learning With Python de Francois Chollet este o oportunitate de a învăța de la creatorul Keras. Această carte de 504 pagini se adresează cititorilor cu cunoștințe de bază de Python.
Cartea vă va învăța cum să efectuați clasificarea și segmentarea imaginilor, prognoza seriilor cronologice, clasificarea textului, generarea de text, transferul stilului neuronal și generarea de imagini. Veți primi, de asemenea, o carte electronică gratuită în diferite formate. Veți afla în detaliu cum funcționează Keras și veți obține informații valoroase indiferent de nivelul de expertiză.
Învățare profundă: o abordare vizuală
Scrisă de Andrew Glassner, cartea „Deep Learning: A Visual Approach” este o ediție ilustrată care vă învață să rezolvați problemele de învățare profundă fără matematică complicată. Oferă explicații conceptuale și vizuale pentru a înțelege esența învățării profunde.
Veți înțelege cum să utilizați generatoarele de text pentru a crea articole și povești, cum funcționează sistemele de clasificare a imaginilor, și cum să utilizați tehnicile de învățare automată împreună cu inteligența artificială.
Cursul complet de învățare profundă al lui Edureka
Dacă căutați o resursă vizuală pentru a înțelege funcționarea AI, a învățării profunde și a Tensorflow, acest curs este o alegere excelentă. În 6 ore, veți înțelege cum să aplicați tehnicile de învățare profundă, în coordonare cu inteligența artificială și învățarea automată.
Veți învăța despre aplicațiile din viața reală, precum recunoașterea vorbirii, recunoașterea imaginilor și traducerea automată, precum și despre cele trei tipuri de învățare automată (întărită, supravegheată și nesupravegheată).
Veți analiza tehnici complexe, precum algoritmul perceptron, cazurile sale de utilizare și elementele de bază ale TensorFlow. Veți învăța despre rețele neuronale artificiale și funcționarea RBM-urilor, și veți putea crea modele și chatbot-uri cu TensorFlow, lucra la detectarea obiectelor și înțelege procesarea limbajului natural (NLP). În plus, veți fi pregătiți pentru întrebările de interviu legate de învățarea profundă.
Stăpânește învățarea profundă în câteva ore
Învățarea profundă poate fi complexă, dar poate fi facilitată cu ajutorul cursurilor, tutorialelor YouTube și cărților prezentate. Cursurile vă pot oferi expunere în industrie, prin certificatele de finalizare. Pentru soluții unice sau pentru a aprofunda anumite subiecte, consultați cărțile și tutorialele YouTube.
Cu resursele potrivite, veți învăța să utilizați eficient învățarea profundă în cel mai scurt timp. De asemenea, puteți explora abilitățile solicitate pentru profesioniștii AI.