Hluboké učení, jakožto odvětví strojového učení, představuje sofistikovanou neuronovou síť, jejímž cílem je imitovat činnost lidského mozku. Díky tomu se systémy učí předvídat výsledky na základě zadaných dat.
Tato technologie nachází uplatnění v moderních systémech, jako je například pokročilé řízení automobilů, detekce podvodných transakcí v pojišťovnictví a bankovnictví, a také v cílené reklamě, která napomáhá zvyšování zisků a růstu firem.
V minulosti se uživatelé museli přizpůsobovat počítačům, což nebylo ani personalizované, ani intuitivní. S hlubokým učením se situace mění – jeho schopnost napodobovat zvukové a obrazové informace umožňuje, aby uživatelská interakce byla mnohem přirozenější a poháněla aplikace, které nám usnadňují každodenní život.
Příklady využití hlubokého učení
Zatímco společnost Google používá hluboké učení pro vytváření algoritmů rozpoznávání, Netflix jej využívá k personalizaci doporučení pro své uživatele.
Hluboké učení se uplatňuje v mnoha oblastech, od rozpoznávání řeči a obrazu, přes překlady, až po prediktivní analýzy a prognózy. Podívejme se na 10 hlavních odvětví, která z hlubokého učení těží nejvíce:
- Hlasoví asistenti
- Překladatelské služby
- Prevence podvodů
- Autonomní řízení
- Odhad pojistných událostí
- Predikce zdravotních rizik
- Lékařská diagnostika a analýza
- Marketing a reklamní kampaně
- PR a správa reputace
- Personalizovaná reklama
Kariérní možnosti v oblasti hlubokého učení
Pro zájemce o kariéru v hlubokém učení se nabízí řada zajímavých pozic:
- Datový inženýr
- Datový vědec
- Datový analytik
- Výzkumný analytik
- Softwarový vývojář
- Inženýr NLP (zpracování přirozeného jazyka)
- Instruktor/školitel
- Neuroinformatik
- Bioinformatik
- Analytik Business Intelligence
- Návrhář systémů hlubokého učení
- Inženýr počítačového vidění
- Manažer/vedoucí týmu hlubokého učení
S ohledem na rostoucí význam hlubokého učení napříč obory je vhodné se v této oblasti vzdělávat a rozvíjet své dovednosti. Dostupné kurzy vám mohou pomoci dosáhnout špičkové úrovně v tomto dynamicky se rozvíjejícím oboru.
Deep Learning AZ™ na platformě Udemy
Kurz Deep Learning AZ je oceňován pro svou strukturovanost, praktické projekty, výukové programy kódování a kvalitní podporu. Díky tomu se řadí mezi nejlépe hodnocené kurzy a má důvěru odborníků po celém světě.
S 22 hodinami videoobsahu, 34 články, 169 lekcemi a 5 soubory ke stažení tento kurz již pomohl 348 565 studentům. Pro úspěšné absolvování je vyžadována znalost matematiky na středoškolské úrovni a základní dovednosti v jazyce Python.
V rámci kurzu budete mít příležitost pracovat s reálnými datovými sadami a aplikovat umělé neuronové sítě pro řešení problémů, konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání obrazu a rekurentní neuronové sítě pro predikci vývoje akcií. A to není vše!
Naučíte se také pracovat se samoorganizujícími mapami, Boltzmannovými stroji a skládanými autoenkodéry – což jsou pokročilé techniky v oblasti hlubokého učení. Kurz vás rovněž připraví na práci s důležitými nástroji, jako jsou TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras a Scikit-learn.
Hluboké porozumění hlubokému učení
Tento kurz s vysokým hodnocením vás naučí, jak efektivně používat hluboké učení pomocí nástroje PyTorch a experimentálního vědeckého přístupu.
Kurz nabízí 57,5 hodin videoobsahu, 3 články a 1 soubor ke stažení, a po jeho úspěšném dokončení získáte certifikát.
Pro zahájení studia je potřeba mít zájem o hluboké učení a účet Google. Získáte přístup k živým Q&A (otázky a odpovědi) sezením, mnoha praktickým cvičením a kódovacím výzvám a také více než 8 hodinám výukových programů v jazyce Python.
Osvojte si intuitivní porozumění umělým neuronovým sítím pomocí grafů, diagramů a čísel. Vizualizujte své pokroky a získejte přehled o komplexních projektech. Tento kurz je ideální pro nadšence do strojového učení, začínající datové vědce a odborníky, kteří si chtějí rozšířit své dovednosti.
Data Science: Hluboké učení
Tento kurz vás naučí, jak vytvořit svou první umělou neuronovou síť pomocí čistého kódu Python a TensorFlow. Nabízí 89 lekcí, 12 hodin videoobsahu, trvalý přístup a certifikát o absolvování.
K započetí kurzu je vyžadována znalost derivací, maticové aritmetiky, teorie pravděpodobnosti a dovednosti v jazyce Python a knihovně NumPy.
Doporučuje se také absolvovat kurz logistické regrese od Lazy Programmer Inc. Kurz se zaměřuje na témata jako cross-entropy loss, gradientní sestup, neurony, XOR a donut problém.
V kurzu se naučíte kódovat neuronovou síť pomocí TensorFlow od Google, detailně pochopíte, jak hluboké učení funguje, a seznámíte se s klíčovými koncepty jako aktivace, backpropagation a forward feed.
Úvod do hlubokého učení
Pokud hledáte kurz, který vás naučí vytvářet a trénovat neuronové sítě pro strukturovaná data pomocí Keras a TensorFlow, je Intro to Deep Learning tou pravou volbou. K dokončení tohoto kurzu vám postačí 4 hodiny!
Tento kurz je zdarma a je rozdělen do šesti částí, z nichž každá obsahuje praktická cvičení a výukové programy. Lektorem kurzu je Ryan Holbrook, který vás připraví na oblast počítačového vidění.
Pro ty, kdo již absolvovali kurz „Úvod do strojového učení“, je to skvělý navazující kurz. Pokud vás zajímá, co se v kurzu naučíte, čtěte dále.
Začnete se základy hlubokého učení a natrénujete svou první neuronovou síť pomocí Keras a TensorFlow. Navíc se naučíte, jak pracovat s overfitingem a underfitingem pro zlepšení výkonu vašich modelů a jak přidávat speciální vrstvy pro stabilizaci tréninku.
Naučíte se binární klasifikaci, což vám umožní aplikovat hluboké učení na běžné úkoly. V rámci kurzu získáte přístup k bonusovým lekcím, kde si budete moci procvičit své nové dovednosti.
Výukový program hlubokého učení pro začátečníky
S 18 lekcemi a 2 hodinami studia je výukový program hlubokého učení Simplilearnu pro začátečníky vhodný pro studenty středně pokročilé úrovně.
Tento kurz zahrnuje dovednosti zpracování obrazu a videa. Konkrétně se naučíte, co je hluboké učení, jaké jsou jeho aplikace, co je neuronová síť, různé rámce a algoritmy a jak ovládnout Python.
To ale není vše! Dozvíte se o TensorFlow, konvolučních neuronových sítích, rekurentních neuronových sítích (RNN), GAN a Keras.
Navíc získáte exkluzivní informace o otázkách, které se mohou objevit při pohovoru v oblasti hlubokého učení.
Hluboké učení, ilustrovaná řada
Hluboké učení od I. Goodfellowa, Yoshua Benigo a Aarona Courvillea je součástí série 13 knih s názvem Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Pokud se ptáte, proč byste si tuto knihu měli přečíst, Elon Musk, spolupředseda OpenAI a generální ředitel společností Tesla a SpaceX, ji označil za jedinou komplexní publikaci o hlubokém učení. Kniha, která je ideální pro studenty a nadšence do strojového učení, pokrývá širokou škálu témat.
Kromě základních konceptů se naučíte techniky hlubokého učení, jako jsou deep feedforward networks, regularizace, sekvenční modelování a praktická metodologie.
Získáte praktický přehled o aplikacích v oblastech jako je zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči, bioinformatika a videohry.
Pokud hledáte informace o teoretických tématech, jako jsou metody Monte Carlo, distribuční funkce, aproximace inference a hluboké generativní modely, tato kniha vás ohromí svými rozsáhlými a detailními popisy.
Hluboké učení s Pythonem
Kniha Deep Learning With Python od Francoise Cholleta nabízí jedinečnou možnost získat dovednosti v hlubokém učení přímo od tvůrce Keras.
Tato 504 stránková publikace je určena pro středně pokročilé čtenáře, kteří mají základní znalosti Pythonu. Kniha vás naučí provádět klasifikaci a segmentaci obrazu, predikci časových řad, klasifikaci textu a tvorbu modelů, generování textu, přenos stylů neuronových sítí a generování obrázků.
Zakoupením této knihy získáte přístup k e-knize v různých formátech. Ponořte se do tajů Keras a jeho reálného použití a získejte nové znalosti a dovednosti, které jsou vhodné pro začátečníky i pokročilé.
Hluboké učení: vizuální přístup
Deep Learning: A Visual Approach od Andrewa Glassnera je ilustrovaná kniha, která vás naučí řešit problémy hlubokého učení bez složitých matematických rovnic. Obsahuje dostatek vizuálních a koncepčních vysvětlení, která vám pomohou pochopit podstatu hlubokého učení.
Bez nutnosti učit se rovnice nebo kódovat, budete schopni pochopit, jak používat generátory textu k vytváření článků a příběhů.
Navíc se dozvíte, jak fungují systémy pro klasifikaci obrázků, které slouží k identifikaci objektů a subjektů, jak se strojové učení používá společně s umělou inteligencí a mnoho dalšího.
Připravte se na tvorbu inteligentních systémů, které nám pomohou představit si budoucnost umělé inteligence a učinit správné kroky kupředu.
Komplexní kurz hlubokého učení od Edureka
Pokud hledáte vizuální zdroj, který vám pomůže proniknout do tajů umělé inteligence, hlubokého učení a TensorFlow, zvažte kurz od Edureka.
Během pouhých 6 hodin pochopíte, jak aplikovat techniky hlubokého učení v kombinaci s umělou inteligencí a strojovým učením.
Nejen to, seznámíte se s reálnými aplikacemi (rozpoznávání řeči, rozpoznávání obrázků, automatický překlad) a třemi typy strojového učení (posílené, s dohledem, bez dohledu).
Dostanete se k pokročilým technikám, jako je algoritmus učení perceptronu, včetně jednoho i více vrstev, a jejich využití spolu se základy kódu TensorFlow a příklady. Navíc se naučíte používat 8 nejoblíbenějších rámců hlubokého učení, umělé neuronové sítě a fungování RBM (Restricted Boltzmann Machine).
Naučíte se vytvářet modely a chatboty pomocí TensorFlow, pracovat s detekcí objektů a porozumíte frameworku zpracování přirozeného jazyka (NLP). A to není vše!
Tento 6hodinový kurz vám také pomůže připravit se na otázky ohledně hlubokého učení, které se mohou objevit při pracovním pohovoru. Přejeme vám hodně štěstí!
Ovládněte hluboké učení během pár hodin
Osvojení si hlubokého učení může být náročné, ale díky výše uvedeným kurzům, výukovým videím na YouTube a knihám si to můžete usnadnit. Kurzy vám pomohou získat v oboru praxi a získat certifikát, který potvrdí vaše znalosti.
Pokud však hledáte jedinečná řešení nebo se chcete hlouběji ponořit do konkrétních témat, využijte knihy a výukové programy na YouTube na maximum. Se správnými kurzy a zdroji vám studium hlubokého učení, které vám přinese výsledky, nezabere více než pár hodin!
Můžete také prozkoumat špičkové dovednosti, které jsou vyžadovány u profesionálů v oblasti umělé inteligence.