Dyp læring, en gren av maskinlæring, benytter seg av nevrale nettverk som etterligner menneskehjernen. Målet er å skape systemer som kan forutsi resultater basert på innkommende data.
Dyp læring er fundamentalt i moderne teknologi. Vi ser det i avanserte førerassistentsystemer i biler, deteksjon av svindel innen forsikring og bank, samt i målrettet annonsering som bidrar til økt omsetning og vekst for bedrifter.
Tidligere var interaksjonen med datamaskiner lite brukervennlig. Man måtte tilpasse seg maskinen. Dyp læring har endret dette ved å etterligne sensoriske inntrykk som lyd og video, og dermed skape en mer intuitiv og personlig brukeropplevelse. Dette driver en rekke applikasjoner som forenkler hverdagen vår.
Anvendelsesområder for dyp læring
Mens Google bruker dyp læring for å utvikle avanserte gjenkjennelsesalgoritmer, bruker Netflix teknologien til å generere personaliserte anbefalinger for sine brukere.
Dyp læring anvendes bredt i mange sektorer, inkludert talegjenkjenning, bildegjenkjenning, oversettelse, prediktiv analyse og databehandling. Her er et utvalg av de 10 viktigste bransjene som har dratt nytte av dyp læring:
- Stemmeassistenter
- Oversettelsesverktøy
- Svindelforebygging
- Autonom kjøring
- Beregning av forsikringskrav
- Risikovurdering for helse
- Medisinsk diagnostikk og analyse
- Markedsføring og reklame
- PR og omdømmestyring
- Personlig tilpasset annonsering
Karriereveier innen dyp læring
For de som er lidenskapelig opptatt av dyp læring, finnes det en rekke interessante karrieremuligheter:
- Dataingeniør
- Dataforsker
- Dataanalytiker
- Forskningsanalytiker
- Programvareutvikler
- NLP-ingeniør (Natural Language Processing)
- Instruktør/underviser
- Nevroinformatiker
- Bioinformatiker
- Business Intelligence-analytiker
- Designer av dyp læringsprogram
- Datasynsingeniør
- Leder/teamleder innen dyp læring
Dyp læring er en etterspurt kompetanse. Det finnes flere kurs som kan hjelpe deg å bygge opp din kunnskap og bli ledende innen feltet.
Udemys Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ er anerkjent for sin struktur, praktiske prosjekter, kodeundervisning og support. Kurset regnes som et av de beste i sitt slag og er anerkjent av bedrifter globalt.
Kurset består av 22 timer med video, 34 artikler, 169 forelesninger og 5 nedlastbare ressurser. Over 348 000 studenter har benyttet seg av dette kurset. For å delta bør du ha grunnleggende kunnskaper i matematikk fra videregående skole samt kjennskap til Python.
Gjennom kurset får du mulighet til å arbeide med reelle datasett og anvende kunstige nevrale nettverk for å løse problemer, konvolusjonelle nevrale nettverk for bildegjenkjenning, samt tilbakevendende nevrale nettverk for å forutsi aksjemarkedsutvikling. I tillegg får du innsikt i selvorganiserende kart, Boltzmann-maskiner og stablede autokodere. Kurset gir deg også ferdigheter i bruk av verktøy som TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras og Scikit-learn.
En dypere forståelse av dyp læring
Dette kurset fokuserer på å lære bort avansert dyp læring gjennom verktøyet PyTorch, med en eksperimentell og vitenskapelig tilnærming.
Med 57,5 timer video, 3 artikler og 1 nedlastbar ressurs, kommer kurset med et fullføringssertifikat. Det eneste som kreves er interesse for dyp læring og en Google-konto. Du får tilgang til live spørsmål- og svar-sesjoner, samt mange øvelser, kodeutfordringer, og over 8 timer med Python-opplæring.
Kurset gir en intuitiv forståelse av kunstige nevrale nettverk gjennom bruk av grafikk, rom og tall. Du vil visualisere din læring og få erfaring med dype, omfattende prosjekter. Kurset er ideelt for entusiaster av maskinlæring, ambisiøse dataforskere, og forskere som ønsker å utvide sine kompetanse.
Datavitenskap: Dyp Læring
Dette kurset lærer deg å bygge ditt første kunstige nevrale nettverk fra bunnen av med Python og TensorFlow. Det består av 89 forelesninger og 12 timer med video, med livslang tilgang og et fullføringsbevis.
For å starte dette kurset, må du ha kunnskap om kalkulusderivater, matrisearitmetikk, sannsynlighet, og tilgang til Python og Nymphy. Det anbefales også forkunnskaper fra Lazy Programmer Incs logistiske regresjonskurs. Kurset dekker temaer som kryssentropikostnader, gradientnedstigning, nevroner og XOR-problemer.
Du vil lære å kode et nevralt nettverk ved hjelp av Googles TensorFlow. I tillegg lærer du hvordan dyp læring fungerer i praksis og sentrale konsepter som aktivering, tilbakeforplantning og tilbakemelding.
Introduksjon til Dyp Læring
Dersom du søker et kurs som lærer deg å bygge og trene nevrale nettverk for strukturerte data ved hjelp av Keras og TensorFlow, er «Intro to Deep Learning» et godt alternativ. Kurset tar kun 4 timer å fullføre.
Dette gratis kurset er delt inn i seks deler, hver med en øvelse og en veiledning. Instruktøren Ryan Holbrook, forbereder deg spesielt på datasyn. Hvis du allerede er kjent med «Intro til maskinlæring», er dette et utmerket kurs å bygge videre på.
Du starter med grunnleggende byggeklosser for dyp læring og trener ditt første nevrale nettverk med Keras og TensorFlow. Du lærer også om over- og undertilpasning for å forbedre ytelsen, samt legger til spesielle lag for å stabilisere treningen. Kurset introduserer også binær klassifisering for å anvende dyp læring på dagligdagse oppgaver. Du får også tilgang til bonusleksjoner for å videreutvikle dine nylærte ferdigheter.
Opplæring i Dyp Læring for Nybegynnere
Simplilearns opplæring i dyp læring for nybegynnere består av 18 leksjoner og 2 timer undervisning, og passer for middels erfarne.
Kurset omfatter bilde- og videobehandling. Du vil lære hva dyp læring er, dets mange anvendelsesområder, nevrale nettverk, ulike dype læringsrammeverk og algoritmer, samt hvordan du bruker Python. Du får også innføring i TensorFlow, konvolusjonelle nevrale nettverk, tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), GAN-er, og Keras.
I tillegg gir kurset eksklusiv innsikt i vanlige spørsmål som stilles i intervjuer om dyp læring.
Deep Learning, illustrert serie
Deep Learning av I. Goodfellow, Yoshua Benigo og Aaron Courville, er en del av serien «Adaptive Computation and Machine Learning Series», som består av 13 bøker.
Denne boken er anerkjent som den mest omfattende innen dyp læring. Den dekker et bredt spekter av temaer, og er ideell for studenter og maskinlæringsinteresserte.
I tillegg til konseptuell bakgrunn, lærer du teknikker som dype feedforward-nettverk, regularisering, sekvensmodellering, samt praktisk metodikk. Boken gir også praktiske perspektiver på anvendelsesområder som naturlig språkbehandling, talegjenkjenning, bioinformatikk og videospill.
Boken dekker også teoretiske emner som Monte Carlo-metoder, partisjonsfunksjonen, omtrentlig inferens og dype generative modeller, noe som gjør den svært omfattende.
Dyplæring med Python
Francois Chollets «Deep Learning With Python» gir deg mulighet til å mestre dyp læring fra skaperen av Keras.
Denne boken på 504 sider er ideell for de som har grunnleggende kunnskap om Python. Den lærer deg om bildeklassifisering, bildesegmentering, tidsserieprognoser, tekstklassifisering og maskinlæring, tekstgenerering, nevral stiloverføring og bildegenerering.
Med boken får du også tilgang til en gratis e-bok i ulike formater. Boken gir innsikt i hvordan Keras fungerer i virkelige situasjoner, og passer både nybegynnere og eksperter.
Dyplæring: En visuell tilnærming
Andrew Glassners «Deep Learning: A Visual Approach» er en illustrert bok som lærer deg å løse problemer med dyp læring uten komplisert matematikk. Den har konseptuelle og visuelle forklaringer som veileder deg til kjernen i dyp læring.
Uten behov for ligninger eller programmering, lærer du hvordan du bruker tekstgeneratorer til å lage artikler og historier. Du lærer også om bildeklassifiseringssystemer, bruk av maskinlæringsteknikker sammen med AI, og mye mer.
Boken forbereder deg på å bygge intelligente systemer som hjelper oss å se for oss fremtidens AI.
Edurekas kurs i dyp læring
Edurekas kurs i dyp læring gir deg en visuell innføring i de indre mekanismene i AI, dyp læring, og TensorFlow.
I løpet av 6 timer vil du få innsikt i hvordan du bruker dyp læringsteknikker sammen med AI og maskinlæring. Du vil lære om praktiske anvendelser (talegjenkjenning, bildegjenkjenning, automatisk oversettelse), samt de tre typene maskinlæring (forsterket, overvåket og uten tilsyn).
Kurset dekker også komplekse teknikker som perceptronlæringsalgoritmen, brukstilfellene deres, samt TensorFlow-kode og eksempler. Du vil også mestre de 8 beste rammeverkene for dyp læring, kunstige nevrale nettverk, og bruken av RBM-er. Du lærer også å lage modeller og chatroboter med TensorFlow, samt objektgjenkjenning og grunnleggende elementer i naturlig språkbehandling (NLP).
Kurset forbereder deg i tillegg på intervjuspørsmål relatert til dyp læring, noe som er nyttig for jobbsøkere.
Mestre dyp læring på kort tid
Å mestre dyp læring kan være utfordrende, men de nevnte kursene, YouTube-opplæringene og bøkene gir en god start. Kursene gir deg industrieksponering og et fullføringsbevis, noe som er et bevis på dine kunnskaper.
Bøker og YouTube-opplæringer kan være nyttig for å fordype seg i spesifikke emner. Med de riktige kursene og ressursene, kan det på kort tid lære deg hvordan du bruker dyp læring. Det finnes også muligheter for å utforske de mest etterspurte ferdighetene for AI-profesjonelle.