Deep learning, en undergruppe av Machine Learning, er et nevralt nettverk som forsøker å imitere den menneskelige hjernen og aktivere systemer som forutsier resultater basert på datainndata.
Vi bruker dyp læring for avansert kjøring i bilene våre, svindeloppdagelse for forsikrings- og banksvindel, og målrettet annonsering som hjelper oss å generere høyere inntekter og vokse virksomheter.
Tidligere måtte en bruker tilpasse seg en datamaskin, og opplevelsen var ikke personlig eller perseptuell. Dyplæring etterligner viss lyd- og videoinformasjon for å gjøre det til en perseptuell opplevelse for brukeren og drive forskjellige applikasjoner som gjør livene våre enkle.
Innholdsfortegnelse
Hva er brukstilfeller for dyp læring?
Mens søkemotoren Google bruker dyp læring for å lage gjenkjennelsesalgoritmer, bruker Netflix dem til å generere anbefalingsalgoritmer for forskjellige brukere.
Dyplæring brukes på tvers av bransjer for talegjenkjenning, bildegjenkjenning, oversettelse, prediktiv prognose og Analytics. La oss ta en titt på de 10 beste bransjene som har dratt nytte av Deep Learning:
- Stemmeassistenter
- Oversettere
- Forebygging av svindel
- Automatisert kjøring
- Beregning av forsikringskrav
- Forutsigelse av helserisiko
- Medisinsk påvisning og analyse
- Markedsføring og promotering
- PR og omdømmestyring
- Personlig annonsering
Karrierer og jobbprofiler innen dyp læring
Hvis du er en dyp læringsentusiast som ser etter en karriere innen dyp læring, kan du vurdere følgende:
- Dataingeniør
- Dataforsker
- Data analytiker
- Forskningsanalytiker
- Programvareutvikler
- NLP ingeniør
- Instruktør
- Nevroinformatikk
- Bioinformatiker
- Business Intelligence Analytiker
- Deep Learning Program Designer
- Datasynsingeniør
- Deep Learning Manager/Team Lead
Nå som du vet at dyp læring er en må-ha ferdighet på tvers av bransjer, ta en titt på kursene som kan hjelpe deg med å komme deg opp på nivå og bli en av de beste innen dyp læring i dag
Udemys Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ er kjent for sin sterke struktur, kraftige prosjekter, praktiske kodingsopplæringer og kursstøtte. Det gjør det til et av de best rangerte kursene og klarert av bedrifter over hele verden,
Med 22 timer med video, 34 artikler, 169 forelesninger og 5 nedlastbare ressurser, har dette kurset gitt 348 565 studenter makt. For å være kvalifisert, må du være flytende i matematikk på videregående nivå og ha grunnleggende kunnskap om Python.
Med dette kurset får du sjansen til å jobbe med virkelige datasett ved å bruke kunstige nevrale nettverk for å løse problemer, konvolusjonelle nevrale nettverk for bildegjenkjenning og tilbakevendende nevrale nettverk for å forutsi aksjer. Det er ikke alt!
Du vil også lære hvordan du bruker selvorganiserende kart, Boltzmann-maskiner og stablede autokodere (den splitter nye teknikken i Deep Learning). Dette kurset vil også utstyre deg til å arbeide med viktige verktøy som Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras og Scikit-learn.
En dyp forståelse av DL
Et annet høyest rangert dyplæringskurs lærer deg hvordan du mestrer dyp læring ved å bruke Pytorch-verktøyet og en eksperimentell vitenskapelig tilnærming.
Med 57,5 timer med videoopplæringer, 3 artikler og 1 nedlastbar ressurs, kommer dette kurset med et sertifikat for fullføring.
Du trenger en interesse for dyp læring og en Google-konto for å begynne å lære for dette kurset. Du får tilgang til en live Q&A-økt, mange øvelser og kodeutfordringer, og 8+ timer med Python-opplæringer.
Få intuitiv læring av kunstige nevrale nettverk ved hjelp av grafikk, mellomrom og tall. Visualiser læringen din og få et grep om dype, omfattende prosjekter. Dette kurset er perfekt for maskinlæringsentusiaster, ambisiøse dataforskere og dataforskere som er villige til å utvide sitt ferdighetsbibliotek.
Datavitenskap: dyp læring
Dette kurset vil lære deg hvordan du bygger ditt første kunstige nevrale nettverk ved å bruke ren Python- og TensorFlow-kode. Med 89 forelesninger og 12 timer med videoopplæringer, får du tilgang til hele livet og et fullføringsbevis.
For å starte dette kurset må du kunne kalkulusderiverte, matrisearitmetikk, sannsynlighet og tilgang til Python og Nymphy.
Det anbefales også at du er kjent med innholdet i Lazy Programmer Incs logistiske regresjonskurs. Den dekker emner relatert til kryssentropikostnader, gradientnedstigning, nevroner, XOR, smultring.
Gjennom dette kurset lærer du hvordan du koder et nevralt nettverk ved hjelp av Googles TensorFlow. Du vil også lære hvordan dyp læring virkelig fungerer og viktige begreper som «aktivering», «tilbakeforplantning» og «tilbakemelding».
Introduksjon til dyp læring
Hvis du leter etter 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 den. Alt du trenger er 4 timer for å fullføre dette kurset!
Dette kurset er gratis og delt inn i seks deler, hver med en øvelse og en veiledning. Instruktøren er Ryan Holbrook og han hjelper deg med å forberede deg på datasyn.
Hvis du allerede er kjent med kurset «Intro til maskinlæring», er dette et flott kurs å bygge videre på. Så hvis du lurer på hva dette kurset vil lære deg, les videre.
Du starter med byggeklosser for dyp læring og trener ditt første nevrale nettverk via Keras og TensorFlow. Lær i tillegg overfitting og underfitting for å forbedre ytelsen din og legg til spesielle lag for å stabilisere treningen.
Lær også binær klassifisering for å bruke dyp læring på vanlige oppgaver. Gjennom dette kurset vil du også få tilgang til bonusleksjoner for å bruke dine nylærte ferdigheter.
Deep Learning Tutorial for nybegynnere
Med 18 leksjoner og 2 timers læring er Simplilearns dyplæringsopplæring for nybegynnere et kurs på mellomnivå.
Bilde- og videobehandlingsferdigheter dekkes i dette kurset. For å gå mer i detalj, vil dette kurset lære deg hva som er dyp læring, hva er dets mange applikasjoner, hva som er et nevralt nettverk og forskjellige dyplæringsrammer og algoritmer, og hvordan du oppnår Python.
Det er mer! Du vil lære om TensorFlow, konvolusjonelle nevrale nettverk, tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), GAN-er og alt om Keras.
I tillegg vil du få eksklusiv innsikt i Deep Learning-intervjuspørsmål.
Deep Learning, illustrert serie
Deep Learning av I. Goodfellow, Yoshua Benigo og Aaron Courville er en del av serien med 13 bøker: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Hvis du lurer på hvorfor du bør gi denne boken en sjanse, har Elon Musk, medformann i OpenAI og administrerende direktør i Tesla og SpaceX, anmeldt denne boken som den eneste omfattende boken om dyp læring. Perfekt for elever og entusiaster av maskinlæring, denne boken diskuterer et bredt spekter av emner.
I tillegg til konseptuell bakgrunn, lær dyplæringsteknikker som dype feedforward-nettverk, regularisering, sekvensmodellering og praktisk metodikk.
Du vil motta praktiske perspektiver på applikasjoner som naturlig språkbehandling, talegjenkjenning, bioinformatikk og videospill.
Anta imidlertid at du leter etter informasjon om teoretiske emner som Monte Carlo-metoder, partisjonsfunksjonen, omtrentlig inferens og dype generative modeller. I så fall vil denne boken overraske deg med sine enorme og utvidbare beskrivelser.
Dyplæring med Python
Francois Chollets Deep Learning With Python er en mulighet til å mestre dyplæringsferdigheter fra skaperen av Keras.
Denne 504-siders lesingen er perfekt for middels lesere med grunnleggende Python-forståelse. Denne boken vil lære deg hvordan du utfører bildeklassifisering og bildesegmentering, tidsserieprognoser, tekstklassifisering og maskinlæring, tekstgenerering, nevral stiloverføring og bildegenerering.
Når du får denne boken, får du også tilgang til en gratis e-bok i forskjellige formater. Dykk inn i hvordan Keras fungerer i virkelige situasjoner og få innsikt som passer både nybegynnere, mellomledd og eksperter!
Dyplæring: En visuell tilnærming
Skrevet av Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach er en illustrert utgave som lærer deg hvordan du løser problemer med dyp læring uten komplisert matematikk. Den har nok konseptuelle og visuelle forklaringer til å veilede deg til hjertet av dyp læring.
Uten behov for ligninger eller programmering, vil du være i stand til å forstå hvordan du bruker tekstgeneratorer til å lage artikler og historier.
Ikke bare det, know-how bildeklassifiseringssystemer fungerer for å identifisere objekter eller emner, hvordan man bruker maskinlæringsteknikker sammen med AI, og så mye mer.
Gjør deg klar til å bygge intelligente systemer som hjelper oss å se for oss fremtiden til AI og ta de riktige skrittene fremover.
Edurekas dyplæringskurs
Hvis du leter etter en visuell ressurs som vil hjelpe deg å dykke dypt inn i de indre funksjonene til AI, dyp læring og Tensorflow, bør du vurdere Edurekas dyplæringskurs.
På ikke mer enn 6 timer vil du være i stand til å forstå hvordan du bruker dyplæringsteknikker i tett koordinering med AI og maskinlæring.
Ikke bare det, men fra virkelige applikasjoner (talegjenkjenning, bildegjenkjenning, automatisk oversettelse) til de tre typene maskinlæring (forsterket, overvåket, uten tilsyn), vet du alt.
Du vil gå over til komplekse teknikker som perceptronlæringsalgoritme – enkelt og multi, og deres brukstilfeller, sammen med grunnleggende TensorFlow-kode og eksempler. I tillegg kan du mestre de 8 beste rammeverkene for dyp læring, kunstige nevrale nettverk og drift av RBM-er.
Lærte også hvordan du lager modeller og chatbots ved hjelp av TensorFlow, jobber med objektdeteksjon og forstår rammeverket bak naturlig språkbehandling (NLP). Det er ikke alt!
Dette 6-timers kurset vil også hjelpe deg med å forberede dype læringsrelaterte intervjuspørsmål for en potensiell jobb eller et prosjekt. Så alt godt!
Mestre dyp læring på timer
Å mestre dyp læring kan være utfordrende, men gjør det enkelt med kursene, YouTube-opplæringene og bøkene nevnt ovenfor. Kursene kan hjelpe deg med å få industrieksponering ved å gi et fullføringsbevis som kan stå som vitnesbyrd om din kunnskap;
Men når du leter etter unike løsninger eller ønsker å dykke dypt inn i spesifikke emner, kan du lese bøkene og få mest mulig ut av YouTube-opplæringen. Med de riktige kursene og ressursene vil det i beste fall ikke ta mer enn noen få timer å lære hvordan du får dyp læring til å fungere for deg!
Du kan også utforske de mest etterspurte ferdighetene som kreves for AI-fagfolk.