Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, представляет собой нейронную сеть, которая пытается имитировать человеческий мозг и позволяет системам прогнозировать результаты на основе вводимых данных.
Мы используем глубокое обучение для продвинутого вождения в наших автомобилях, обнаружения мошенничества для нашей страховки и банковского мошенничества, а также таргетированной рекламы, которая помогает нам получать больше доходов и развивать наш бизнес.
Раньше пользователю приходилось адаптироваться к компьютеру, и опыт не был персонализированным или проницательным. Глубокое обучение эмулирует определенную аудио- и видеоинформацию, чтобы сделать ее воспринимаемой пользователем и запускать различные приложения, облегчающие нашу жизнь.
Содержание
- 0.1 Каковы варианты использования глубокого обучения?
- 0.2 Карьера и профили работы в области глубокого обучения
- 1 Глубокое обучение Udemi AZ™
- 2 Глубокое понимание DL
- 3 Наука о данных: глубокое обучение
- 4 Введение в глубокое обучение
- 5 Руководство для начинающих по глубокому обучению
- 6 Глубокое обучение, иллюстрированная серия
- 7 Глубокое обучение с Python
- 8 Глубокое обучение: визуальный подход
- 9 Полный курс глубокого обучения Edureka
Каковы варианты использования глубокого обучения?
В то время как поисковая система Google использует глубокое обучение для создания алгоритмов распознавания, Netflix использует его для создания алгоритмов рекомендаций для разных пользователей.
Глубокое обучение используется во многих отраслях для распознавания речи, распознавания изображений, перевода, прогнозной аналитики и аналитики. Давайте взглянем на 10 ведущих отраслей, которые выиграли от глубокого обучения:
- Голосовые помощники
- Переводчики
- Предотвращение мошенничества
- Автоматизированное вождение
- Оценка страховых случаев
- Прогнозирование рисков для здоровья
- Медицинское обнаружение и анализ
- Маркетинг и продвижение
- PR и управление репутацией
- Персонализированная реклама
Карьера и профили работы в области глубокого обучения
Если вы являетесь энтузиастом глубокого обучения и ищете карьеру в области глубокого обучения, вы можете рассмотреть следующее:
- Инженер данных
- Специалист по данным
- Аналитик данных
- Аналитик-исследователь
- Разработчик программного обеспечения
- НЛП-инженер
- Инструктор
- Нейроинформатика
- Биоинформатик
- Аналитик бизнес-аналитики
- Разработчик программ глубокого обучения
- Инженер по компьютерному зрению
- Менеджер по глубокому обучению/Руководитель группы
Теперь, когда вы знаете, что глубокое обучение является необходимым навыком во всех отраслях, ознакомьтесь с курсами, которые помогут вам продвинуться вперед и стать одним из лучших в области глубокого обучения сегодня.
Глубокое обучение Udemi AZ™
Deep Learning AZ известен своей сильной структурой, мощными проектами, практическими руководствами по программированию и поддержкой курсов. Это делает его одним из самых популярных курсов, которому доверяют компании по всему миру.
С 22 часами видео, 34 статьями, 169 лекциями и 5 загружаемыми ресурсами этот курс помог 348 565 студентам. Чтобы получить квалификацию, вы должны хорошо знать математику в средней школе и иметь базовые знания Python.
С этим курсом вы получаете возможность работать с реальными наборами данных, используя искусственные нейронные сети для решения проблем, сверточные нейронные сети для распознавания изображений и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования действий. Это не все!
Вы также узнаете, как использовать самоорганизующиеся карты, машины Больцмана и многоуровневые автоэнкодеры (совершенно новый метод глубокого обучения). Этот курс также предоставит вам важные инструменты, такие как Tensorflow, Pitorch, Theano, Keras и Scikit-learn.
Глубокое понимание DL
Еще один курс глубокого обучения с самым высоким рейтингом учит вас, как освоить глубокое обучение с использованием инструмента Pitorch и экспериментального научного подхода.
Этот курс содержит 57,5 часов видеоуроков, 3 статьи и 1 загружаемый ресурс, а также сертификат об окончании.
Вам понадобится интерес к глубокому обучению и учетная запись Google, чтобы начать изучение этого курса. Вы получите доступ к сеансу вопросов и ответов в прямом эфире, множеству упражнений и задач кода, а также более 8 часов учебных пособий по Python.
Получите интуитивное представление об искусственных нейронных сетях, используя графику, пробелы и числа. Визуализируйте свое обучение и схватывайте глубокие, всесторонние проекты. Этот курс идеально подходит для энтузиастов машинного обучения, начинающих специалистов по данным и ученых, желающих расширить библиотеку своих навыков.
Наука о данных: глубокое обучение
Этот курс научит вас создавать свою первую искусственную нейронную сеть, используя чистый код Python и TensorFlow. С 89 лекциями и 12 часами видеоуроков вы получите полный пожизненный доступ и сертификат об окончании.
Чтобы начать этот курс, вам необходимо знать исчисление, матричную арифметику, вероятность и доступ к Python и Nimphi.
Кроме того, рекомендуется ознакомиться с содержанием курса логистической регрессии Lazy Programmer Inc. Охватывает темы, связанные с кросс-энтропийной стоимостью, градиентным спуском, нейронами, KSOR, пончиками.
Благодаря этому курсу вы научитесь кодировать нейронную сеть с помощью Google TensorFlow. Вы также узнаете, как на самом деле работает глубокое обучение, и узнаете такие важные термины, как «активация», «обратное распространение» и «вперед».
Введение в глубокое обучение
Если вы ищете курс, который научит вас создавать и обучать нейронные сети для структурированных данных с использованием Keras и TensorFlow, «Введение в глубокое обучение» — это то, что вам нужно. Все, что вам нужно, это 4 часа, чтобы пройти этот курс!
Этот курс бесплатный и разделен на шесть частей, каждая из которых содержит упражнения и учебные пособия. Инструктором является Райан Холбрук, и он помогает вам подготовиться к компьютерному зрению.
Если вы уже знакомы с курсом «Введение в машинное обучение», это отличный курс повышения квалификации. Так что, если вам интересно, чему именно этот курс научит вас, читайте дальше.
Вы начнете создавать строительные блоки глубокого обучения и обучать свою первую нейронную сеть с помощью Keras и TensorFlow. Кроме того, научитесь перегружать и недоукомплектовывать, чтобы улучшить свою производительность, и добавляйте специальные слои, чтобы стабилизировать тренировку.
Кроме того, изучите бинарную классификацию, чтобы применять глубокое обучение к общим задачам. Благодаря этому курсу вы также получите доступ к бонусным урокам, чтобы применить свои новые навыки.
Руководство для начинающих по глубокому обучению
«Руководство по глубокому обучению для начинающих» от Simplilearn, состоящее из 18 уроков и 2 часов обучения, представляет собой курс среднего уровня.
Этот курс охватывает навыки редактирования изображений и видео. Чтобы вдаваться в подробности, этот курс научит вас, что такое глубокое обучение, его многочисленным приложениям, что такое нейронная сеть и различные структуры и алгоритмы глубокого обучения, а также как добиться успеха в Python.
Есть еще! Вы узнаете о TensorFlow, сверточных нейронных сетях, рекуррентных нейронных сетях (RNN), GAN и все о Keras.
Кроме того, вы получите эксклюзивное представление о вопросах глубокого обучения на собеседовании.
Глубокое обучение, иллюстрированная серия
Глубокое обучение И. Гудфеллоу, Джошуа Беннига и Аарона Курвилля является частью серии из 13 книг «Адаптивные вычисления и машинное обучение».
Если вам интересно, почему вам стоит попробовать эту книгу, Элон Маск, сопредседатель OpenAI и генеральный директор Tesla и SpaceX, оценил эту книгу как единственную исчерпывающую книгу по глубокому обучению. Эта книга, идеально подходящая для студентов и энтузиастов машинного обучения, охватывает широкий круг тем.
В дополнение к концептуальным основам изучите методы глубокого обучения, такие как сети с глубокой прямой связью, регуляризация, моделирование последовательности и практическая методология.
Вы получите практический взгляд на такие приложения, как обработка естественного языка, распознавание речи, биоинформатика и видеоигры.
Однако предположим, что вы ищете информацию по теоретическим темам, таким как методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие генеративные модели. В таком случае эта книга поразит вас своими обширными и расширяемыми описаниями.
Глубокое обучение с Python
Deep Learning with Python Франсуа Шоле — это возможность освоить навыки глубокого обучения от создателей Keras.
Это 504-страничное чтение идеально подходит для читателей среднего уровня с базовым пониманием Python. Эта книга научит вас выполнять классификацию изображений и сегментацию изображений, прогнозирование временных рядов, классификацию текста и машинное обучение, генерацию текста, передачу нейронного стиля и генерацию изображений.
Когда вы получите эту книгу, вы также получите доступ к бесплатной электронной книге в различных форматах. Погрузитесь глубже в то, как Keras работает в реальных ситуациях, и получите информацию, подходящую как для начинающих, так и для профессионалов!
Глубокое обучение: визуальный подход
Написанное Эндрю Гласнером, «Глубокое обучение: визуальный подход» — это иллюстрированное издание, которое учит, как решать задачи глубокого обучения без сложной математики. В нем достаточно концептуальных и визуальных объяснений, чтобы вы могли проникнуть в суть глубокого обучения.
Без необходимости в уравнениях или программировании вы сможете понять, как использовать текстовые генераторы для создания статей и историй.
Мало того, системы классификации образов знаний работают, чтобы идентифицировать объекты или субъекты, как использовать методы машинного обучения в тандеме с искусственным интеллектом и многое другое.
Будьте готовы создавать интеллектуальные системы, которые помогут нам представить будущее искусственного интеллекта и сделать правильные шаги вперед.
Полный курс глубокого обучения Edureka
Если вы ищете визуальный ресурс, который поможет вам глубже погрузиться во внутреннюю работу ИИ, глубокого обучения и TensorFlow, рассмотрите курс глубокого обучения Эдуреки.
Не более чем за 6 часов вы сможете понять, как применять методы глубокого обучения в тесной координации с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Не только это, но и от реальных приложений (распознавание речи, распознавание изображений, автоматический перевод) до трех типов машинного обучения (усиленное, контролируемое, неконтролируемое) — вы будете знать все это.
Вы ознакомитесь со сложными методами, такими как алгоритм обучения персептрона — одиночный и множественный, и вариантами их использования, а также с основами и примерами кода TensorFlow. Кроме того, освойте 8 лучших фреймворков глубокого обучения, искусственных нейронных сетей и работы с RBM.
Я также научился создавать модели и чат-боты с помощью TensorFlow, работать над обнаружением объектов и понимать структуру, лежащую в основе обработки естественного языка (NLP). Это не все!
Этот 6-часовой курс также поможет вам подготовить вопросы для собеседования по глубокому обучению для будущей работы или проекта. Итак, всего наилучшего!
Освойте глубокое обучение за несколько часов
Освоение глубокого обучения может быть сложной задачей, но упростите его с помощью вышеуказанных курсов, руководств на YouTube и книг. Курсы могут помочь вам заявить о себе в отрасли, предоставив сертификат об окончании, который может служить свидетельством ваших знаний;
Однако, если вы ищете уникальные решения или хотите углубиться в конкретные темы, читайте книги и максимально используйте обучающие материалы на YouTube. При наличии правильных курсов и ресурсов изучение того, как заставить глубокое обучение работать на вас, займет в лучшем случае не более нескольких часов!
Вы также можете изучить основные навыки, которые нужны специалистам по искусственному интеллекту.
