Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, представляет собой нейронную сеть, которая пытается имитировать человеческий мозг и позволяет системам прогнозировать результаты на основе входных данных.
Мы используем глубокое обучение для продвинутого вождения в наших автомобилях, обнаружения мошенничества для нашего страхового и банковского мошенничества, а также таргетированной рекламы, которая помогает нам получать более высокие доходы и развивать бизнес.
Раньше пользователю приходилось адаптироваться к компьютеру, и опыт не был персонализированным или перцептивным. Глубокое обучение имитирует определенную аудио- и видеоинформацию, чтобы сделать ее воспринимаемой пользователем и запускать различные приложения, облегчающие нашу жизнь.
Оглавление
Что такое варианты использования глубокого обучения?
В то время как поисковая система Google использует глубокое обучение для создания алгоритмов распознавания, Netflix использует их для создания алгоритмов рекомендаций для разных пользователей.
Глубокое обучение используется во многих отраслях для распознавания речи, изображений, перевода, прогнозирования и аналитики. Давайте взглянем на 10 ведущих отраслей, которые выиграли от глубокого обучения:
- Голосовые помощники
- Переводчики
- Предотвращение мошенничества
- Автоматизированное вождение
- Оценка страхового возмещения
- 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 энтузиаст 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 обязательным навыком в разных отраслях, взгляните на курсы, которые помогут вам повысить свой уровень и стать одним из лучших в области глубокого обучения сегодня.
Глубокое обучение Udemy AZ™
Deep Learning AZ известен своей сильной структурой, мощными проектами, практическими руководствами по программированию и поддержкой в процессе обучения. 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 иметь право на участие, вы должны свободно владеть математикой на уровне средней школы и иметь базовые знания Python.
С этим курсом вы получаете возможность работать с наборами реальных данных, используя искусственные нейронные сети для решения проблем, сверточные нейронные сети для распознавания изображений и рекуррентные нейронные сети для прогнозирования акций. Это не все!
Вы также узнаете, как использовать самоорганизующиеся карты, машины Больцмана и многоуровневые автоэнкодеры (совершенно новый метод глубокого обучения). Этот курс также научит вас работать с такими важными инструментами, как Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras и Scikit-learn.
Глубокое понимание глубокого обучения
Еще один курс глубокого обучения с самым высоким рейтингом учит вас, как освоить глубокое обучение с помощью инструмента Pytorch 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 проблем с кодом, а также более 8 часов учебных пособий по Python.
Получите интуитивно понятное обучение искусственным нейронным сетям с использованием графики, пробелов и чисел. Визуализируйте свое обучение и получите представление о глубоких, всесторонних проектах. Этот курс идеально подходит для энтузиастов машинного обучения, начинающих специалистов по данным и специалистов по данным, желающих расширить свою библиотеку 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 производные исчисления, матричную арифметику, вероятность и доступ к Python и Nymphy.
Кроме того, рекомендуется ознакомиться с содержанием курса логистической регрессии Lazy Programmer Inc. Он охватывает темы, связанные с кросс-энтропийной стоимостью, градиентным спуском, нейронами, XOR, пончиком.
Благодаря этому курсу вы узнаете, как кодировать нейронную сеть с помощью TensorFlow от Google. Вы также узнаете, как на самом деле работает глубокое обучение, и узнаете такие важные термины, как «активация», «обратное распространение» и «прямая связь».
Введение в глубокое обучение
Если вы ищете курс, который научит вас создавать и обучать нейронные сети для структурированных данных с использованием Keras и TensorFlow, курс «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 разделов, в каждом из которых есть 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 для дальнейшего развития. Итак, если вам интересно, чему именно научит вас этот курс, читайте дальше.
Вы начнете со строительных блоков глубокого обучения и обучите свою первую нейронную сеть с помощью Keras и TensorFlow. Кроме того, изучите переобучение и недообучивание, чтобы улучшить свою производительность, и добавьте специальные слои для стабилизации тренировок.
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.
Учебник по глубокому обучению для начинающих
Учебное пособие по глубокому обучению для начинающих от Simplilearn, состоящее из 18 уроков и 2 часов обучения, представляет собой курс среднего уровня.
В этом курсе рассматриваются навыки обработки изображений и видео. Чтобы углубиться в детали, этот курс научит вас, что такое глубокое обучение, каковы его многочисленные приложения, что такое нейронная сеть и различные фреймворки и алгоритмы глубокого обучения, а также как освоить Python.
Есть больше! Вы узнаете о TensorFlow, сверточных нейронных сетях, рекуррентных нейронных сетях (RNN), GAN и обо всем, что касается Keras.
Кроме того, вы получите эксклюзивную информацию о вопросах глубокого обучения для интервью.
Глубокое обучение, иллюстрированная серия
Глубокое обучение И. Гудфеллоу, Йошуа Бениго и Аарона Курвилля является частью серии из 13 книг: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Если вам интересно, почему вы должны попробовать эту книгу, Илон Маск, сопредседатель OpenAI и генеральный директор Tesla и SpaceX, сделал рецензию на эту книгу как на единственную всеобъемлющую книгу по глубокому обучению. В этой книге, идеально подходящей для учащихся и энтузиастов машинного обучения, рассматривается широкий круг тем.
В дополнение к концептуальным основам изучите методы глубокого обучения, такие как глубокие сети с 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, приблизительный вывод и глубокие генеративные модели. В таком случае эта книга ошеломит вас своими обширными и развернутыми описаниями.
Глубокое обучение с Python
Книга Франсуа Шолле «Глубокое обучение с помощью Python» — это возможность освоить навыки глубокого обучения от создателя 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. Углубитесь в то, как Keras работает в реальных ситуациях, и узнайте, что подходит как новичкам, посредникам, так и экспертам!
Глубокое обучение: визуальный подход
Автор Эндрю Гласснер, «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 привести вас к сути глубокого обучения.
Не прибегая к уравнениям или программированию, вы сможете понять, как использовать текстовые генераторы для создания статей и историй.
Мало того, ноу-хау системы классификации изображений работают для идентификации объектов или субъектов, как использовать методы машинного обучения в тандеме с ИИ и многое другое.
Будьте готовы создавать интеллектуальные системы, которые помогут нам представить будущее ИИ 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 Edureka.
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 перейдете к сложным методам, таким как алгоритм обучения персептрона — одиночный и множественный, и их вариантам использования, а также к основам и примерам кода TensorFlow. Кроме того, освойте 8 лучших фреймворков глубокого обучения, искусственных нейронных сетей и работы с RBM.
Кроме того, научились создавать модели и чат-боты с помощью TensorFlow, работать с обнаружением объектов и понимать структуру обработки естественного языка (NLP). Это не все!
Этот 6-часовой курс также поможет вам подготовить вопросы для собеседования, связанные с глубоким обучением, для будущей работы или проекта. Итак, всего наилучшего!
Освойте глубокое обучение за несколько часов
Освоение глубокого обучения может быть сложным, но упростите его с помощью курсов, руководств на YouTube и книг, упомянутых выше. Курсы могут помочь вам познакомиться с отраслью, предоставив сертификат об окончании, который может свидетельствовать о ваших знаниях;
Однако, если вы ищете уникальные решения или хотите углубиться в конкретные темы, читайте книги и максимально используйте учебные пособия на YouTube. При наличии подходящих курсов и ресурсов изучение того, как заставить глубокое обучение работать на вас, займет в лучшем случае не более нескольких часов!
Вы также можете изучить наиболее востребованные навыки, необходимые специалистам по искусственному интеллекту.