Deep learning, en undergruppe af Machine Learning, er et neuralt netværk, der forsøger at efterligne den menneskelige hjerne og muliggøre systemer, der forudsiger resultater baseret på datainput.
Vi bruger dyb læring til avanceret kørsel i vores biler, afsløring af svindel til vores forsikrings- og banksvindel og målrettet annoncering, der hjælper os med at generere højere indtægter og vækste virksomheder.
Tidligere skulle en bruger tilpasse sig en computer, og oplevelsen var ikke personlig eller perceptuel. Deep learning efterligner visse lyd- og videooplysninger for at gøre det til en perceptuel oplevelse for brugeren og drive forskellige applikationer, der gør vores liv nemmere.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Deep Learning Use Cases?
Mens søgemaskinen Google bruger deep learning til at skabe genkendelsesalgoritmer, bruger Netflix dem til at generere anbefalingsalgoritmer til forskellige brugere.
Deep learning bruges på tværs af brancher til talegenkendelse, billedgenkendelse, oversættelse, forudsigelig prognose og Analytics. Lad os tage et kig på de 10 bedste brancher, der har nydt godt af Deep Learning:
- Stemmeassistenter
- Oversættere
- Forebyggelse af svindel
- Automatiseret kørsel
- Vurdering af forsikringsskader
- Forudsigelse af sundhedsrisici
- Medicinsk påvisning og analyse
- Marketing og promotion
- PR og omdømmestyring
- Personlig annoncering
Karriere og jobprofiler i Deep Learning
Hvis du er en deep learning-entusiast, der leder efter en karriere inden for deep learning, kan du overveje følgende:
- Dataingeniør
- Data Scientist
- Dataanalytiker
- Forskningsanalytiker
- Softwareudvikler
- NLP ingeniør
- Instruktør
- Neuroinformatik
- Bioinformatiker
- Business Intelligence Analytiker
- Deep Learning Program Designer
- Computer Vision Engineer
- Deep Learning Manager/Team Lead
Nu hvor du ved, at dyb læring er et must-have færdighed på tværs af brancher, kan du tage et kig på de kurser, der kan hjælpe dig med at komme op på niveau og være en af de bedste inden for deep learning i dag
Udemy’s Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ er kendt for sin stærke struktur, kraftfulde projekter, praktiske kodningsvejledninger og undervisningsunderstøttelse. Det gør det til et af de højest bedømte kurser og betroet af virksomheder verden over,
Med 22 timers video, 34 artikler, 169 forelæsninger og 5 ressourcer, der kan downloades, har dette kursus bemyndiget 348.565 studerende. For at være berettiget skal du være flydende i matematik på gymnasieniveau og have grundlæggende viden om Python.
Med dette kursus får du chancen for at arbejde på virkelige datasæt ved hjælp af kunstige neurale netværk til at løse problemer, foldede neurale netværk til billedgenkendelse og tilbagevendende neurale netværk til at forudsige aktier. Det er ikke alt!
Du vil også lære, hvordan du bruger selvorganiserende kort, Boltzmann-maskiner og stablede autoencodere (den helt nye teknik i Deep Learning). Dette kursus vil også klæde dig på til at arbejde med vigtige værktøjer som Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras og Scikit-learn.
En dyb forståelse af DL
Et andet højest vurderet dybt læringskursus lærer dig, hvordan du mestrer dyb læring ved hjælp af Pytorch-værktøjet og en eksperimentel videnskabelig tilgang.
Med 57,5 timers video-tutorials, 3 artikler og 1 downloadbar ressource, kommer dette kursus med et certifikat for fuldførelse.
Du skal have interesse for dyb læring og en Google-konto for at begynde at lære til dette kursus. Du får adgang til en live Q&A-session, masser af øvelser og kodeudfordringer og 8+ timers Python-tutorials.
Få intuitiv læring af kunstige neurale netværk ved hjælp af grafik, mellemrum og tal. Visualiser din læring og få et greb om dybe, omfattende projekter. Dette kursus er perfekt for maskinlæringsentusiaster, håbefulde dataforskere og dataforskere, der er villige til at udvide deres bibliotek af færdigheder.
Data Science: Deep Learning
Dette kursus vil lære dig, hvordan du bygger dit første kunstige neurale netværk ved hjælp af ren Python- og TensorFlow-kode. Med 89 forelæsninger og 12 timers videotutorials får du fuld livstidsadgang og et certifikat for færdiggørelse.
For at starte dette kursus skal du kende calculus-derivater, matrix-aritmetik, sandsynlighed og adgang til Python og Nymphy.
Det anbefales også, at du er bekendt med indholdet af Lazy Programmer Incs logistiske regressionskursus. Det dækker emner relateret til krydsentropiomkostninger, gradientnedstigning, neuroner, XOR, donut.
Gennem dette kursus lærer du, hvordan du koder et neuralt netværk ved hjælp af Googles TensorFlow. Du vil også lære, hvordan dyb læring virkelig fungerer, og vigtige udtryk som “aktivering”, “tilbageudbredelse” og “feedforward”.
Introduktion til Deep Learning
Hvis du leder efter et kursus, der lærer dig at bygge og træne neurale netværk til strukturerede data ved hjælp af Keras og TensorFlow, er Introen til Deep Learning den ene. Alt du behøver er 4 timer for at gennemføre dette kursus!
Dette kursus er gratis og opdelt i seks sektioner, hver med en øvelse og en tutorial. Instruktøren er Ryan Holbrook, og han hjælper dig med at forberede dig til computersyn.
Hvis du allerede er bekendt med kurset “Intro til Machine Learning”, er dette et godt kursus at bygge videre på. Så hvis du undrer dig over, hvad dette kursus præcist vil lære dig, så læs videre.
Du starter med byggeklodser til dyb læring og træner dit første neurale netværk via Keras og TensorFlow. Lær desuden overfitting og underfitting for at forbedre din præstation og tilføje specielle lag for at stabilisere træningen.
Lær også binær klassificering for at anvende dyb læring til almindelige opgaver. Gennem dette kursus får du også adgang til bonuslektioner for at anvende dine nylærte færdigheder.
Deep Learning Tutorial for begyndere
Med 18 lektioner og 2 timers læring er Simplilearns Deep Learning Tutorial for begyndere et kursus på mellemniveau.
Billed- og videobehandlingsfærdigheder er dækket i dette kursus. For at gå mere i detaljer, vil dette kursus lære dig, hvad der er dyb læring, hvad er dets mange applikationer, hvad er et neuralt netværk og forskellige dybe læringsrammer og algoritmer, og hvordan du opnår ace Python.
Der er mere! Du lærer om TensorFlow, konvolutionelle neurale netværk, recurrent neurale netværk (RNN), GAN’er og alt om Keras.
Derudover får du eksklusivt indblik i Deep Learning-interviewspørgsmål.
Deep Learning, Illustreret serie
Deep Learning af I. Goodfellow, Yoshua Benigo og Aaron Courville er en del af serien med 13 bøger: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Hvis du undrer dig over, hvorfor du skulle give denne bog et skud, har Elon Musk, medformand for OpenAI og CEO for Tesla og SpaceX, anmeldt denne bog som den eneste omfattende bog om Deep Learning. Perfekt til elever og entusiaster af maskinlæring, denne bog diskuterer en bred vifte af emner.
Ud over konceptuelle baggrunde, lær dybe læringsteknikker som dybe feedforward-netværk, regularisering, sekvensmodellering og praktisk metodologi.
Du vil modtage praktiske perspektiver på applikationer som naturlig sprogbehandling, talegenkendelse, bioinformatik og videospil.
Antag dog, at du leder efter information om teoretiske emner såsom Monte Carlo-metoder, partitionsfunktionen, omtrentlig inferens og dybe generative modeller. I så fald vil denne bog forbløffe dig med sine omfattende og udvidelige beskrivelser.
Dyb læring med Python
Francois Chollets Deep Learning With Python er en mulighed for at mestre deep learning-færdigheder fra skaberen af Keras.
Denne 504-siders læsning er perfekt til mellemlæsere med grundlæggende Python-forståelse. Denne bog vil lære dig, hvordan du udfører billedklassificering og billedsegmentering, tidsserieprognoser, tekstklassificering og maskinlæring, tekstgenerering, neural stiloverførsel og billedgenerering.
Når du får denne bog, får du også adgang til en gratis e-bog i forskellige formater. Dyk dybt ned i, hvordan Keras fungerer i virkelige situationer, og få indsigt, der passer til både begyndere, mellemmænd og eksperter!
Dyb læring: En visuel tilgang
Skrevet af Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach er en illustreret udgave, der lærer dig, hvordan du løser problemer med dyb læring uden kompliceret matematik. Den har nok konceptuelle og visuelle forklaringer til at guide dig til hjertet af dyb læring.
Uden behov for ligninger eller programmering vil du være i stand til at forstå, hvordan du bruger tekstgeneratorer til at skabe artikler og historier.
Ikke kun det, knowhow-billedklassificeringssystemer arbejder med at identificere objekter eller emner, hvordan man bruger maskinlæringsteknikker sammen med AI og meget mere.
Gør dig klar til at bygge intelligente systemer, der hjælper os med at forestille os fremtiden for kunstig intelligens og tage de rigtige skridt fremad.
Edurekas fulde kursus i dyb læring
Hvis du leder efter en visuel ressource, der vil hjælpe dig med at dykke dybt ned i AI, deep learning og Tensorflow, så overvej Edurekas deep learning-kursus.
På ikke mere end 6 timer vil du være i stand til at forstå, hvordan du anvender deep learning-teknikker i tæt koordinering med AI og machine learning.
Ikke kun det, men fra virkelige applikationer (talegenkendelse, billedgenkendelse, automatisk oversættelse) til de tre typer maskinlæring (forstærket, overvåget, uovervåget), ved du det hele.
Du vil gå over til komplekse teknikker som perceptronlæringsalgoritme – enkelt og multi, og deres anvendelsestilfælde sammen med TensorFlow-kodegrundlæggende og eksempler. Plus, mestre top 8 dybe læringsrammer, kunstige neurale netværk og drift af RBM’er.
Lærte også at skabe modeller og chatbots ved hjælp af TensorFlow, arbejde med objektdetektion og forstå rammerne bag naturlig sprogbehandling (NLP). Det er ikke alt!
Dette 6-timers kursus vil også hjælpe dig med at forberede deep learning-relaterede interviewspørgsmål til et potentielt job eller projekt. Så alt det bedste!
Mestre dyb læring på timer
At mestre dyb læring kan være udfordrende, men gør det nemt med de ovennævnte kurser, YouTube-tutorials og bøger. Kurserne kan hjælpe dig med at få brancheeksponering ved at give et færdiggørelsesbevis, der kan stå som vidnesbyrd om din viden;
Men når du leder efter unikke løsninger eller ønsker at dykke dybt ned i specifikke emner, så læs bøgerne og få mest muligt ud af YouTube-øvelserne. Med de rigtige kurser og ressourcer vil det i bedste fald ikke tage mere end et par timer at lære, hvordan du får dyb læring til at fungere for dig!
Du kan også udforske de mest efterspurgte færdigheder, der kræves for AI-professionelle.