Djupt Lärande: En Introduktion och Användningsområden
Djupt lärande, en gren av maskininlärning, använder neurala nätverk för att efterlikna den mänskliga hjärnan. Detta möjliggör system som kan förutsäga resultat baserat på inmatad data. Det handlar om att skapa intelligenta system som lär sig från stora mängder data.
Vi ser tillämpningar av djupt lärande inom en mängd olika områden. Det används för avancerad körning i bilar, för att upptäcka bedrägerier inom försäkrings- och banksektorn samt för riktad reklam, vilket i sin tur ökar intäkterna och hjälper företag att växa. Tidigare tvingades användare att anpassa sig till datorer, vilket inte gav en personlig upplevelse. Genom att efterlikna hur vi uppfattar ljud och video kan djupt lärande erbjuda en mer intuitiv användarupplevelse och driva applikationer som förenklar våra liv.
Användningsområden för Djupt Lärande
Sökmotorer som Google utnyttjar djupt lärande för att utveckla igenkänningsalgoritmer, medan streamingtjänster som Netflix använder det för att skapa personliga rekommendationer. Djupt lärande är inte begränsat till dessa branscher utan används brett inom många områden, bland annat för taligenkänning, bildigenkänning, automatisk översättning, prediktiva analyser och prognoser. Nedan följer en lista över några av de branscher som har dragit nytta av tekniken:
- Röstassistenter
- Översättningstjänster
- Bedrägeribekämpning
- Autonom körning
- Uppskattning av försäkringsskador
- Förutsägelse av hälsorisker
- Medicinsk diagnostik och analys
- Marknadsföring och försäljning
- PR och varumärkeshantering
- Personanpassad reklam
Karriärmöjligheter inom Djupt Lärande
Om du är intresserad av djupt lärande och funderar på en karriär inom området, finns det många spännande möjligheter. Här är några yrkesroller att överväga:
- Dataingenjör
- Dataforskare
- Dataanalytiker
- Forskningsanalytiker
- Mjukvaruutvecklare
- NLP-ingenjör
- Instruktör
- Neuroinformatiker
- Bioinformatiker
- Business Intelligence Analytiker
- Deep Learning Program Designer
- Computer Vision Engineer
- Deep Learning Manager/Teamledare
Med vetskapen om att djupt lärande är en värdefull kompetens inom många branscher, finns det ett antal utbildningar som kan hjälpa dig att utvecklas och bli framgångsrik inom området.
Utbildningar inom Djupt Lärande
Udemy’s Deep Learning A-Z™
Deep Learning A-Z är en välrenommerad utbildning känd för sin strukturerade inlärning, praktiska projekt och kodningstutorials. Denna kurs är högt rankad och betrodd av företag över hela världen.
Kursen omfattar 22 timmars video, 34 artiklar, 169 föreläsningar och 5 nedladdningsbara resurser. Över 348 565 studenter har hittills tagit del av kursen. För att kunna delta i kursen bör du ha grundläggande kunskaper i matematik på gymnasienivå samt grundläggande kunskaper i Python.
Under kursens gång kommer du att få möjlighet att arbeta med verkliga datamängder och använda artificiella neurala nätverk för problemlösning. Du kommer även att lära dig om faltningsnätverk (convolutional neural networks) för bildigenkänning och återkommande neurala nätverk (recurrent neural networks) för att förutsäga aktiekurser. Dessutom kommer du att lära dig om självorganiserande kartor, Boltzmann-maskiner och staplade autokodare. Kursen ger dig verktyg och kunskap att arbeta med populära ramverk som TensorFlow, Pytorch, Theano, Keras och Scikit-learn.
En Djup Förståelse av DL
Denna högt rankade kurs fokuserar på att lära dig djupt lärande med hjälp av Pytorch och en experimentell vetenskaplig metod.
Med 57,5 timmars video, 3 artiklar och 1 nedladdningsbar resurs, inkluderar denna kurs ett certifikat vid slutförande. Du behöver ett intresse för djupt lärande samt ett Google-konto för att kunna delta. Kursen erbjuder en livesession för frågor och svar, övningar och kodningsutmaningar samt 8+ timmars Python-tutorial.
Kursen hjälper dig att få en intuitiv förståelse för artificiella neurala nätverk genom grafiska visualiseringar och illustrationer. Du kommer att arbeta med djupgående projekt och utveckla en stark grund inom djupt lärande. Kursen är lämplig för maskininlärningsentusiaster, blivande dataforskare samt erfarna dataforskare som vill utveckla sina kunskaper.
Data Science: Deep Learning
Denna utbildning lär dig att bygga ditt första artificiella neurala nätverk med hjälp av ren Python- och TensorFlow-kod. Kursen omfattar 89 föreläsningar, 12 timmars video och ger tillgång till kursmaterialet för all framtid samt ett certifikat vid slutförande.
För att delta i kursen bör du ha kunskaper i derivata, matrisaritmetik, sannolikhetslära samt tillgång till Python och Numpy. Det är även rekommenderat att ha kännedom om innehållet i Lazy Programmer Inc’s kurs om logistisk regression. Kursen täcker ämnen som kostnadsfunktioner, gradientnedstigning, neuroner och XOR-problem.
Genom denna kurs kommer du att lära dig att koda neurala nätverk med hjälp av TensorFlow. Du kommer även att få en djupare förståelse för hur djupt lärande fungerar och viktiga termer som ”aktivering”, ”backpropagation” och ”feedforward”.
Introduktion till Deep Learning
Om du söker en kurs som lär dig att bygga och träna neurala nätverk för strukturerad data med hjälp av Keras och TensorFlow, så är Introduktion till Deep Learning rätt alternativ. Kursen tar endast 4 timmar att genomföra!
Denna gratis kurs är uppdelad i sex avsnitt, med en tillhörande övning och handledning för varje avsnitt. Kursledaren Ryan Holbrook hjälper dig att förbereda dig inför tillämpningar inom datorseende. Om du har genomfört kursen ”Introduktion till maskininlärning” är detta en bra fortsättning.
Du börjar med att lära dig grunderna i djupt lärande och tränar sedan ditt första neurala nätverk genom Keras och TensorFlow. Du får även lära dig om över- och underanpassning och hur du kan optimera träningen. Vidare lär du dig om binär klassificering och hur du tillämpar djupt lärande på olika problem. Kursen ger dig även tillgång till bonuslektioner för att fördjupa dina nyförvärvade kunskaper.
Deep Learning Handledning för Nybörjare
Simplilearns Deep Learning Tutorial för Nybörjare är en kurs på mellannivå som består av 18 lektioner och tar ungefär 2 timmar att genomföra. Fokus ligger på färdigheter inom bild- och videobearbetning.
I detalj kommer kursen att lära dig vad djupt lärande är, vilka dess många applikationer är, hur ett neuralt nätverk fungerar, olika ramverk och algoritmer inom djupt lärande samt hur du använder Python för att lyckas. Du får även lära dig om TensorFlow, faltningsnätverk (convolutional neural networks), återkommande neurala nätverk (RNN), GAN och Keras.
Kursen ger dig också exklusiv insikt i intervjufrågor inom djupt lärande.
Deep Learning, Illustrerad Serie
Boken Deep Learning av I. Goodfellow, Yoshua Benigo och Aaron Courville ingår i serien Adaptive Computation and Machine Learning Series, som består av 13 böcker.
Elon Musk, medordförande för OpenAI och VD för Tesla och SpaceX, har gett boken ett gott omdöme och beskrivit den som den mest omfattande boken inom djupt lärande. Denna bok är idealisk för både studenter och maskininlärningsentusiaster och behandlar en mängd olika ämnen.
Utöver den konceptuella bakgrunden lär du dig tekniker inom djupt lärande som djupa feedforward-nätverk, regularisering, sekvensmodellering och praktisk metodik. Du får även praktiska perspektiv på tillämpningar inom bland annat naturlig språkbehandling, taligenkänning, bioinformatik och videospel.
Om du söker information om teoretiska ämnen som Monte Carlo-metoder, partitionsfunktionen, approximativ inferens och djupa generativa modeller, kommer denna bok att ge dig en omfattande beskrivning.
Deep Learning med Python
Francois Chollets Deep Learning With Python ger dig möjlighet att bemästra djupt lärande från skaparen av Keras.
Denna 504-sidiga bok är lämplig för läsare med grundläggande kunskaper i Python. Boken lär dig hur du utför bildklassificering, bildsegmentering, tidsserieprognoser, textklassificering och maskininlärning, textgenerering, neural stilöverföring och bildgenerering.
När du köper boken får du också tillgång till en gratis e-bok i olika format. Du kommer att fördjupa dig i hur Keras fungerar i praktiska situationer och få insikter som passar både nybörjare, mellannivå och experter!
Djupt Lärande: Ett Visuellt Tillvägagångssätt
Skriven av Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach, är en illustrerad bok som visar hur du kan lösa problem med djupt lärande utan komplicerad matematik. Den erbjuder tillräckliga konceptuella och visuella förklaringar för att du ska få en bra förståelse för djupt lärande.
Utan att behöva ekvationer eller programmering får du förståelse för hur textgeneratorer skapar artiklar och berättelser. Du lär dig även hur system för bildklassificering fungerar, hur du använder maskininlärningstekniker tillsammans med AI och mycket mer.
Bli redo att skapa intelligenta system som hjälper oss att föreställa oss framtiden för AI och ta rätt steg framåt.
Edureka’s Fullständiga Kurs för Djupt Lärande
Om du söker en visuell resurs som hjälper dig att fördjupa dig i AI, djupt lärande och TensorFlow, kan du överväga Edurekas kurs i djupt lärande.
På ungefär 6 timmar kommer du att förstå hur du tillämpar tekniker inom djupt lärande i samarbete med AI och maskininlärning. Du får lära dig om verkliga applikationer (taligenkänning, bildigenkänning, automatisk översättning) till de tre typerna av maskininlärning (förstärkt, övervakad, oövervakad).
Du kommer att gå vidare till komplexa tekniker som inlärningsalgoritmer för perceptron (singel och multi), deras användningsområden samt grunderna i TensorFlow-kod och exempel. Du kommer också att lära dig om de åtta främsta ramverken för djupt lärande, artificiella neurala nätverk och hur RBM fungerar.
Du kommer även att lära dig hur man skapar modeller och chatbots med TensorFlow, hur man arbetar med objektdetektering och får en förståelse för ramverket bakom naturlig språkbehandling (NLP). Dessutom hjälper denna 6-timmarskurs dig att förbereda dig inför intervjufrågor inom djupt lärande, om du söker jobb eller projekt.
Bemästra Djupt Lärande på Några Timmar
Att bemästra djupt lärande kan vara utmanande, men med de kurser, handledningar på YouTube och böcker som nämns ovan, blir det betydligt enklare. Kurserna kan ge dig branscherfarenhet genom certifikat som bevis på dina kunskaper.
När du söker unika lösningar eller vill fördjupa dig inom specifika områden, kan du dra nytta av böcker och handledningar på YouTube. Med rätt kurser och resurser tar det inte lång tid att lära sig hur du kan använda djupt lärande! Du kan även utforska de mest efterfrågade kompetenserna inom AI.