Hluboké učení, podmnožina strojového učení, je neuronová síť, která se pokouší napodobit lidský mozek a umožnit systémy, které předpovídají výsledky na základě datových vstupů.
Hluboké učení používáme pro pokročilé řízení v našich autech, odhalování podvodů u našich pojišťovacích a bankovních podvodů a cílenou reklamu, která nám pomáhá generovat vyšší příjmy a růst podniků.
Dříve se uživatel musel přizpůsobit počítači a zážitek nebyl personalizovaný ani percepční. Hluboké učení napodobuje určité zvukové a obrazové informace, aby se stal pro uživatele zážitkem vnímání a pohání různé aplikace, které nám usnadňují život.
Table of Contents
Jaké jsou případy použití hlubokého učení?
Zatímco vyhledávač Google používá hluboké učení k vytváření algoritmů rozpoznávání, Netflix je používá ke generování algoritmů doporučení pro různé uživatele.
Hluboké učení se používá v různých odvětvích pro rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrázků, překlady, prediktivní prognózy a analýzy. Pojďme se podívat na 10 nejlepších odvětví, která těžila z Deep Learning:
- Hlasoví asistenti
- Překladatelé
- Prevence podvodů
- Automatizované řízení
- Odhad pojistné události
- Predikce zdravotních rizik
- Lékařská detekce a analýza
- Marketing a propagace
- PR a řízení reputace
- Personalizovaná reklama
Kariéra a pracovní profily v hlubokém vzdělávání
Pokud jste nadšenec hlubokého učení a hledáte kariéru v hlubokém učení, můžete zvážit následující:
- datový inženýr
- Data Scientist
- Datový analytik
- Výzkumný analytik
- Vývojář softwaru
- inženýr NLP
- Instruktor
- Neuroinformatika
- Bioinformatik
- Business Intelligence Analyst
- Návrhář programu hlubokého učení
- Inženýr počítačového vidění
- Manažer hlubokého vzdělávání / vedoucí týmu
Nyní, když víte, že hluboké učení je nezbytnou dovedností napříč průmyslovými odvětvími, podívejte se na kurzy, které vám mohou pomoci postoupit na vyšší úroveň a být dnes jedním z nejlepších v oblasti hlubokého učení.
Udemy’s Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ je známý pro svou silnou strukturu, výkonné projekty, praktické výukové programy kódování a podporu v kurzu. To z něj dělá jeden z nejlépe hodnocených kurzů, kterému důvěřují podniky po celém světě,
S 22 hodinami videa, 34 články, 169 přednáškami a 5 zdroji ke stažení tento kurz zmocnil 348 565 studentů. Abyste byli způsobilí, musíte plynule ovládat matematiku na střední škole a mít základní znalosti jazyka Python.
V tomto kurzu získáte šanci pracovat na souborech skutečných dat pomocí umělých neuronových sítí k řešení problémů, konvolučních neuronových sítí pro rozpoznávání obrazu a opakujících se neuronových sítí k předpovídání akcií. To není vše!
Dozvíte se také, jak používat samoorganizující se mapy, Boltzmannovy stroje a skládané autokodéry (zcela nová technika v Deep Learning). Tento kurz vás také vybaví k práci s důležitými nástroji, jako jsou Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras a Scikit-learn.
Hluboké porozumění DL
Další nejlépe hodnocený kurz hlubokého učení vás naučí, jak zvládnout hluboké učení pomocí nástroje Pytorch a experimentálního vědeckého přístupu.
S 57,5 hodinami video tutoriálů, 3 články a 1 zdrojem ke stažení je tento kurz dodáván s certifikátem o absolvování.
Abyste se mohli začít učit tento kurz, budete potřebovat zájem o hluboké učení a účet Google. Získáte přístup k živé relaci otázek a odpovědí, spoustě cvičení a kódových výzev a více než 8 hodin výukových programů Pythonu.
Získejte intuitivní učení umělých neuronových sítí pomocí grafiky, mezer a čísel. Vizualizujte si své učení a získejte přehled o hlubokých a komplexních projektech. Tento kurz je ideální pro nadšence do strojového učení, začínající datové vědce a datové vědce, kteří chtějí rozšířit svou knihovnu dovedností.
Data Science: Hluboké učení
Tento kurz vás naučí, jak vytvořit svou první umělou neuronovou síť pomocí čistého kódu Python a TensorFlow. S 89 přednáškami a 12 hodinami video tutoriálů získáte plný doživotní přístup a certifikát o absolvování.
K zahájení tohoto kurzu potřebujete znát derivace počtu, maticovou aritmetiku, pravděpodobnost a přístup k Pythonu a Nymphy.
Také se doporučuje, abyste se seznámili s obsahem kurzu logistické regrese společnosti Lazy Programmer Inc. Pokrývá témata související s náklady na křížovou entropii, sestupem gradientu, neurony, XOR, kobliha.
V tomto kurzu se naučíte kódovat neuronovou síť pomocí TensorFlow od Google. Dozvíte se také, jak hluboké učení skutečně funguje, a důležité pojmy jako „aktivace“, „zpětné šíření“ a „dopředná vazba“.
Úvod do hlubokého učení
Pokud hledáte kurz, který vás naučí budovat a trénovat neuronové sítě pro strukturovaná data pomocí Keras a TensorFlow, Intro to Deep Learning je ten pravý. Vše, co potřebujete, jsou 4 hodiny na dokončení tohoto kurzu!
Tento kurz je zdarma a je rozdělen do šesti částí, z nichž každá obsahuje cvičení a tutoriál. Instruktorem je Ryan Holbrook a pomáhá vám připravit se na počítačové vidění.
Pokud již znáte kurz „Úvod do strojového učení“, je to skvělý kurz, na kterém můžete stavět. Pokud vás tedy zajímá, co přesně vás tento kurz naučí, čtěte dále.
Začnete se stavebními bloky hlubokého učení a trénujete svou první neuronovou síť pomocí Keras a TensorFlow. Kromě toho se naučte overfiting a underfiting pro zlepšení vašeho výkonu a přidejte speciální vrstvy pro stabilizaci tréninku.
Naučte se také binární klasifikaci, abyste mohli aplikovat hluboké učení na běžné úkoly. Prostřednictvím tohoto kurzu také získáte přístup k bonusovým lekcím, abyste mohli uplatnit své nově nabyté dovednosti.
Výuka hlubokého učení pro začátečníky
S 18 lekcemi a 2 hodinami učení je Hluboký výukový program Simplilearnu pro začátečníky kurzem pro středně pokročilé.
V tomto kurzu jsou zahrnuty dovednosti zpracování obrazu a videa. Abychom se dostali do podrobností, tento kurz vás naučí, co je hluboké učení, jaké jsou jeho četné aplikace, co je to neuronová síť a různé rámce a algoritmy hlubokého učení a jak ovládnout Python.
Je toho víc! Dozvíte se o TensorFlow, konvolučních neuronových sítích, rekurentních neuronových sítích (RNN), GAN a vše o Keras.
Navíc získáte exkluzivní vhled do otázek týkajících se pohovoru Deep Learning.
Hluboké učení, ilustrovaná řada
Hluboké učení od I. Goodfellow, Yoshua Benigo a Aaron Courville je součástí série 13 knih: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Pokud se ptáte, proč byste měli tuto knihu vyzkoušet, Elon Musk, spolupředseda OpenAI a generální ředitel společností Tesla a SpaceX, zhodnotil tuto knihu jako jedinou komplexní knihu o hlubokém učení. Tato kniha, která je ideální pro studenty a nadšence strojového učení, pojednává o široké škále témat.
Kromě koncepčních základů se naučte techniky hlubokého učení, jako jsou hluboké dopředné sítě, regularizace, sekvenční modelování a praktická metodologie.
Získáte praktické pohledy na aplikace, jako je zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči, bioinformatika a videohry.
Předpokládejme však, že hledáte informace o teoretických tématech, jako jsou metody Monte Carlo, rozdělovací funkce, přibližná inference a hluboké generativní modely. V tom případě vás tato kniha omráčí svými rozsáhlými a rozšiřujícími popisy.
Hluboké učení s Pythonem
Deep Learning With Python od Francoise Cholleta je příležitostí k zvládnutí dovedností hlubokého učení od tvůrce Keras.
Toto 504stránkové čtení je ideální pro středně pokročilé čtenáře se základními znalostmi jazyka Python. Tato kniha vás naučí, jak provádět klasifikaci a segmentaci obrázků, prognózování časových řad, klasifikaci textu a strojové učení, generování textu, přenos neuronových stylů a generování obrázků.
Když získáte tuto knihu, získáte také přístup k bezplatné elektronické knize v různých formátech. Hluboce se ponořte do toho, jak Keras funguje v reálných situacích, a získejte poznatky, které vyhovují začátečníkům, zprostředkovatelům i odborníkům!
Hluboké učení: vizuální přístup
Napsal Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach je ilustrované vydání, které vás naučí, jak řešit problémy hlubokého učení bez složité matematiky. Má dostatek koncepčních a vizuálních vysvětlení, která vás dovedou k jádru hlubokého učení.
Bez nutnosti rovnic nebo programování budete schopni pochopit, jak používat textové generátory k vytváření článků a příběhů.
Nejen to, know-how systémy klasifikace obrázků fungují při identifikaci objektů nebo subjektů, jak používat techniky strojového učení v tandemu s umělou inteligencí a mnoho dalšího.
Připravte se na budování inteligentních systémů, které nám pomohou představit si budoucnost umělé inteligence a učinit správné kroky vpřed.
Edureka’s Deep Learning Full Course
Pokud hledáte vizuální zdroj, který vám pomůže ponořit se hluboko do vnitřního fungování AI, hlubokého učení a Tensorflow, zvažte kurz hlubokého učení Edureka.
Za ne více než 6 hodin budete schopni pochopit, jak aplikovat techniky hlubokého učení v úzké koordinaci s umělou inteligencí a strojovým učením.
Nejen to, ale od aplikací v reálném životě (rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrázků, automatický překlad) až po tři typy strojového učení (zesílené, pod dohledem, bez dozoru) to všechno poznáte.
Přejdete ke komplexním technikám, jako je algoritmus učení perceptronu – single a multi, a jejich případy použití spolu se základy kódu TensorFlow a příklady. Navíc ovládněte 8 nejlepších rámců hlubokého učení, umělé neuronové sítě a fungování RBM.
Naučili jste se také vytvářet modely a chatboty pomocí TensorFlow, pracovat na detekci objektů a porozumět rámci zpracování přirozeného jazyka (NLP). To není vše!
Tento 6hodinový kurz vám také pomůže připravit otázky na pohovor související s hlubokým učením pro potenciální práci nebo projekt. Takže všechno nejlepší!
Zvládněte hluboké učení v hodinách
Zvládnutí hlubokého učení může být náročné, ale usnadněte si to pomocí výše uvedených kurzů, výukových programů na YouTube a knih. Kurzy vám mohou pomoci získat expozici v oboru poskytnutím osvědčení o absolvování, které může sloužit jako svědectví o vašich znalostech;
Pokud však hledáte jedinečná řešení nebo se chcete ponořit hluboko do konkrétních témat, přečtěte si knihy a využijte výukové programy YouTube na maximum. Se správnými kurzy a zdroji vám učení, jak zajistit, aby vám hluboké učení fungovalo, nezabere v nejlepším případě více než pár hodin!
Můžete také prozkoumat špičkové dovednosti požadované pro profesionály AI.