Învățarea profundă, un subset al învățării automate, este o rețea neuronală care încearcă să imite creierul uman și să permită sisteme care prezic rezultatele pe baza intrărilor de date.
Folosim învățarea profundă pentru conducerea avansată în mașinile noastre, detectarea fraudelor pentru fraudele noastre de asigurări și bancare și publicitate direcționată care ne ajută să generăm venituri mai mari și să dezvoltăm afaceri.
Anterior, un utilizator trebuia să se adapteze la un computer, iar experiența nu era personalizată sau perceptivă. Învățarea profundă imită anumite informații audio și video pentru a le face o experiență perceptivă pentru utilizator și pentru a alimenta diferite aplicații care ne ușurează viața.
Cuprins
Care sunt cazurile de utilizare pentru învățarea profundă?
În timp ce motorul de căutare Google folosește învățarea profundă pentru a crea algoritmi de recunoaștere, Netflix îi folosește pentru a genera algoritmi de recomandare pentru diferiți utilizatori.
Învățarea profundă este utilizată în toate industriile pentru recunoașterea vorbirii, recunoașterea imaginilor, traducerea, prognoza predictivă și Analytics. Să aruncăm o privire la primele 10 industrii care au beneficiat de Deep Learning:
- Asistenți vocali
- Traducători
- Prevenirea fraudei
- Conducere automată
- Estimarea daunelor de asigurare
- Predicția riscurilor pentru sănătate
- Detectarea si analiza medicala
- Marketing și promovare
- PR și managementul reputației
- Publicitate personalizata
Cariere și profiluri de locuri de muncă în Deep Learning
Dacă sunteți un pasionat de deep learning care dorește o carieră în deep learning, puteți lua în considerare următoarele:
- Inginer de date
- Data Scientist
- Analist de date
- Analist de cercetare
- Dezvoltator de software
- Inginer NLP
- Instructor
- Neuroinformatica
- Bioinformatician
- Analist de Business Intelligence
- Designer de programe de învățare profundă
- Inginer Computer Vision
- Manager de învățare profundă/conducător de echipă
Acum că știți că învățarea profundă este o abilitate obligatorie în toate industriile, aruncați o privire la cursurile care vă pot ajuta să treceți la nivel și să fiți unul dintre cei mai buni în învățarea profundă astăzi
Deep Learning AZ™ de la Udemy
Deep Learning AZ este cunoscut pentru structura sa puternică, proiecte puternice, tutoriale practice de codare și suport în curs. Asta îl face unul dintre cele mai bine cotate cursuri și de încredere de către companiile din întreaga lume,
Cu 22 de ore de video, 34 de articole, 169 de prelegeri și 5 resurse descărcabile, acest curs a împuternicit 348.565 de studenți. Pentru a fi eligibil, trebuie să fii fluent în matematică la nivel de liceu și să ai cunoștințe de bază despre Python.
Cu acest curs, aveți șansa de a lucra la seturi de date din viața reală folosind rețele neuronale artificiale pentru a rezolva probleme, rețele neuronale convoluționale pentru recunoașterea imaginilor și rețele neuronale recurente pentru a prezice stocurile. Asta nu e tot!
Veți învăța, de asemenea, cum să utilizați hărți auto-organizate, mașini Boltzmann și autoencodere stivuite (tehnica nou-nouță din Deep Learning). Acest curs vă va echipa, de asemenea, să lucrați cu instrumente importante precum Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras și Scikit-learn.
O înțelegere profundă a DL
Un alt curs de învățare profundă cu cele mai bune cote vă învață cum să stăpâniți învățarea profundă folosind instrumentul Pytorch și o abordare științifică experimentală.
Cu 57,5 ore de tutoriale video, 3 articole și 1 resursă descărcabilă, acest curs vine cu un certificat de finalizare.
Veți avea nevoie de interes pentru deep learning și de un cont Google pentru a începe să învățați pentru acest curs. Veți avea acces la o sesiune live de întrebări și răspunsuri, o mulțime de exerciții și provocări de cod și peste 8 ore de tutoriale Python.
Obțineți învățare intuitivă a rețelelor neuronale artificiale folosind grafice, spații și numere. Vizualizați-vă învățarea și obțineți o înțelegere a proiectelor profunde și cuprinzătoare. Acest curs este perfect pentru entuziaștii de învățare automată, pentru cei care aspiră la știință de date și pentru oamenii de știință de date care doresc să-și extindă biblioteca de abilități.
Știința datelor: Învățare profundă
Acest curs vă va învăța cum să vă construiți prima rețea neuronală artificială folosind codul pur Python și TensorFlow. Cu 89 de prelegeri și 12 ore de tutoriale video, veți obține acces complet pe viață și un certificat de finalizare.
Pentru a începe acest curs, trebuie să cunoașteți derivatele de calcul, aritmetica matricei, probabilitatea și accesul la Python și Nymphy.
De asemenea, este recomandat să fiți familiarizat cu conținutul cursului de regresie logistică de la Lazy Programmer Inc. Acoperă subiecte legate de costul entropiei încrucișate, coborârea gradientului, neuroni, XOR, gogoși.
Prin acest curs, veți învăța cum să codificați o rețea neuronală folosind TensorFlow de la Google. Veți afla, de asemenea, cum funcționează cu adevărat învățarea profundă și termeni importanți precum „activare”, „propagare inversă” și „feedforward”.
Introducere în Deep Learning
Dacă ești în căutarea unui curs care să te învețe să construiești și să antrenezi rețele neuronale pentru date structurate folosind Keras și TensorFlow, introducerea în învățarea profundă este cea potrivită. Tot ce ai nevoie sunt 4 ore pentru a finaliza acest curs!
Acest curs este gratuit și împărțit în șase secțiuni, fiecare cu un exercițiu și un tutorial. Instructorul este Ryan Holbrook și vă ajută să vă pregătiți pentru vederea computerizată.
Dacă sunteți deja familiarizat cu cursul „Introducere în învățarea automată”, acesta este un curs grozav pe care să îl construiți. Deci, dacă vă întrebați ce anume vă va învăța acest curs, citiți mai departe.
Veți începe cu elementele de bază ale învățării profunde și veți antrena prima rețea neuronală prin Keras și TensorFlow. În plus, învață suprafitting și underfitting pentru a-ți îmbunătăți performanța și adaugă straturi speciale pentru a stabiliza antrenamentul.
De asemenea, învață clasificarea binară pentru a aplica învățarea profundă la sarcini comune. Prin acest curs, veți avea acces și la lecții bonus pentru a vă aplica abilitățile nou învățate.
Tutorial de învățare profundă pentru începători
Cu 18 lecții și 2 ore de învățare, Tutorialul de învățare profundă de la Simplilearn pentru începători este un curs de nivel mediu.
Abilitățile de procesare a imaginilor și video sunt acoperite în acest curs. Pentru a intra în mai multe detalii, acest curs vă va învăța ce este învățarea profundă, care sunt numeroasele sale aplicații, ce este o rețea neuronală și diferite cadre și algoritmi de învățare profundă și cum să folosiți Python.
Mai este! Veți afla despre TensorFlow, rețelele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente (RNN), GAN-urile și totul despre Keras.
În plus, veți obține o perspectivă exclusivă asupra întrebărilor interviului pentru învățare profundă.
Deep Learning, Seria ilustrată
Deep Learning de I. Goodfellow, Yoshua Benigo și Aaron Courville face parte din seria de 13 cărți: Seria Adaptive Computation și Machine Learning.
Dacă vă întrebați de ce ar trebui să dați o șansă acestei cărți, Elon Musk, co-președinte al OpenAI și CEO al Tesla și SpaceX, a revizuit această carte ca fiind singura carte cuprinzătoare despre Deep Learning. Perfectă pentru cursanții și pasionații de învățare automată, această carte discută o gamă largă de subiecte.
Pe lângă mediile conceptuale, învățați tehnici de învățare profundă, cum ar fi rețelele de feedforward profunde, regularizarea, modelarea secvenței și metodologia practică.
Veți primi perspective practice despre aplicații precum procesarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii, bioinformatica și jocurile video.
Cu toate acestea, să presupunem că căutați informații despre subiecte teoretice, cum ar fi metodele Monte Carlo, funcția de partiție, inferența aproximativă și modelele generative profunde. În acest caz, această carte vă va uimi cu descrierile sale vaste și extensibile.
Învățare profundă cu Python
Deep Learning With Python a lui Francois Chollet este o oportunitate de a stăpâni abilitățile de învățare profundă de la creatorul Keras.
Această citire de 504 de pagini este perfectă pentru cititorii intermediari cu înțelegere de bază a Python. Această carte vă va învăța cum să efectuați clasificarea și segmentarea imaginilor, prognozarea serii cronologice, clasificarea textului și învățarea automată, generarea de text, transferul stilului neuronal și generarea de imagini.
Când primiți această carte, veți avea acces și la o carte electronică gratuită în diferite formate. Aflați în profunzime cum funcționează Keras în situații reale și obțineți informații care se potrivesc deopotrivă începătorilor, intermediarilor și experților!
Învățare profundă: o abordare vizuală
Scrisă de Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach este o ediție ilustrată care vă învață cum să rezolvați problemele de deep learning fără matematică complicată. Are suficiente explicații conceptuale și vizuale pentru a vă ghida către inima învățării profunde.
Fără a fi nevoie de ecuații sau programare, veți putea înțelege cum să utilizați generatoarele de text pentru a crea articole și povești.
Nu numai că, sistemele de clasificare a imaginilor de know-how funcționează pentru a identifica obiecte sau subiecte, pentru a utiliza tehnici de învățare automată în tandem cu AI și multe altele.
Pregătește-te să construim sisteme inteligente care ne ajută să ne imaginăm viitorul AI și să facem pașii potriviți înainte.
Cursul complet de învățare profundă al lui Edureka
Dacă cauți o resursă vizuală care să te ajute să te aprofundezi în funcționarea interioară a AI, a învățării profunde și a Tensorflow, ia în considerare cursul de învățare profundă al lui Edureka.
În cel mult 6 ore, veți putea înțelege cum să aplicați tehnici de învățare profundă în strânsă coordonare cu inteligența artificială și învățarea automată.
Nu numai atât, dar de la aplicațiile din viața reală (recunoașterea vorbirii, recunoașterea imaginilor, traducerea automată) până la cele trei tipuri de învățare automată (întărită, supravegheată, nesupravegheată), veți ști totul.
Veți trece la tehnici complexe, cum ar fi algoritmul de învățare perceptron – single și multi, și cazurile de utilizare ale acestora, împreună cu elementele de bază și exemplele de cod TensorFlow. În plus, stăpânește primele 8 cadre de învățare profundă, rețelele neuronale artificiale și funcționarea RBM-urilor.
De asemenea, ați învățat cum să creați modele și chatbot-uri folosind TensorFlow, să lucrați la detectarea obiectelor și să înțelegeți cadrul din spatele procesării limbajului natural (NLP). Asta nu e tot!
Acest curs de 6 ore vă va ajuta, de asemenea, să pregătiți întrebări de interviu legate de învățarea profundă pentru un loc de muncă sau un proiect potențial. Deci, toate cele bune!
Stăpânește învățarea profundă în ore
Stăpânirea învățării profunde poate fi o provocare, dar ușurează-l cu cursurile, tutorialele YouTube și cărțile menționate mai sus. Cursurile vă pot ajuta să obțineți expunere în industrie prin furnizarea unui certificat de finalizare care poate sta ca mărturie a cunoștințelor dumneavoastră;
Cu toate acestea, atunci când căutați soluții unice sau doriți să vă aprofundați în anumite subiecte, citiți cărțile și profitați la maximum de tutorialele YouTube. Cu cursurile și resursele potrivite, să înveți cum să faci învățarea profundă să funcționeze pentru tine nu va dura mai mult de câteva ore, în cel mai bun caz!
De asemenea, puteți explora cele mai importante abilități solicitate necesare pentru profesioniștii AI.