Deep learning, en delmängd av Machine Learning, är ett neuralt nätverk som försöker imitera den mänskliga hjärnan och möjliggöra system som förutsäger resultat baserat på indata.
Vi använder djupinlärning för avancerad körning i våra bilar, bedrägeriupptäckt för våra försäkrings- och bankbedrägerier och riktad reklam som hjälper oss att generera högre intäkter och växa företag.
Tidigare var en användare tvungen att anpassa sig till en dator, och upplevelsen var inte personlig eller perceptuell. Deep learning härmar viss ljud- och videoinformation för att göra det till en perceptuell upplevelse för användaren och driva olika applikationer som gör våra liv enkla.
Innehållsförteckning
Vad är användningsfall för djupinlärning?
Medan sökmotorn Google använder djupinlärning för att skapa igenkänningsalgoritmer, använder Netflix dem för att generera rekommendationsalgoritmer för olika användare.
Deep learning används i olika branscher för taligenkänning, bildigenkänning, översättning, prediktiva prognoser och Analytics. Låt oss ta en titt på de 10 bästa branscherna som har dragit nytta av Deep Learning:
- Röstassistenter
- Översättare
- Bedrägeri förhindring
- Automatiserad körning
- Uppskattning av försäkringsskador
- Förutsägelse av hälsorisker
- Medicinsk upptäckt och analys
- Marknadsföring och marknadsföring
- PR och reputation management
- Personlig reklam
Karriärer och jobbprofiler inom Deep Learning
Om du är en djupinlärningsentusiast som letar efter en karriär inom djupinlärning kan du överväga följande:
- Dataingenjör
- Dataforskare
- Dataanalytiker
- Forskningsanalytiker
- Mjukvaruutvecklare
- NLP ingenjör
- Instruktör
- Neuroinformatik
- Bioinformatiker
- Business Intelligence Analytiker
- Deep Learning Program Designer
- Computer Vision Engineer
- Deep Learning Manager/Teamledare
Nu när du vet att djupinlärning är en måste-ha-färdighet inom alla branscher, ta en titt på kurserna som kan hjälpa dig att nå nivåer och bli en av de bästa inom djupinlärning idag
Udemy’s Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ är känt för sin starka struktur, kraftfulla projekt, praktiska kodningshandledningar och kursstöd. Det gör den till en av de högst rankade kurserna och betrodd av företag över hela världen,
Med 22 timmars video, 34 artiklar, 169 föreläsningar och 5 nedladdningsbara resurser har den här kursen gett 348 565 studenter makt. För att vara behörig måste du vara flytande i matematik på gymnasienivå och ha grundläggande kunskaper i Python.
Med den här kursen får du chansen att arbeta med verkliga datamängder med hjälp av artificiella neurala nätverk för att lösa problem, konvolutionella neurala nätverk för bildigenkänning och återkommande neurala nätverk för att förutsäga aktier. Det är inte allt!
Du kommer också att lära dig hur du använder självorganiserande kartor, Boltzmann-maskiner och staplade autokodare (den helt nya tekniken i Deep Learning). Den här kursen kommer också att utrusta dig att arbeta med viktiga verktyg som Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras och Scikit-learn.
En djup förståelse av DL
En annan högst rankad djupinlärningskurs lär dig hur du behärskar djupinlärning med Pytorch-verktyget och ett experimentellt vetenskapligt tillvägagångssätt.
Med 57,5 timmars videohandledning, 3 artiklar och 1 nedladdningsbar resurs, kommer den här kursen med ett intyg om slutförande.
Du behöver ett intresse för djupinlärning och ett Google-konto för att börja lära dig för den här kursen. Du får tillgång till en live Q&A-session, massor av övningar och kodutmaningar och 8+ timmars Python-tutorials.
Få intuitiv inlärning av artificiella neurala nätverk med hjälp av grafik, mellanslag och siffror. Visualisera ditt lärande och få ett grepp om djupa, omfattande projekt. Den här kursen är perfekt för maskininlärningsentusiaster, blivande datavetare och datavetare som är villiga att utöka sitt kompetensbibliotek.
Data Science: Deep Learning
Den här kursen kommer att lära dig hur du bygger ditt första artificiella neurala nätverk med ren Python- och TensorFlow-kod. Med 89 föreläsningar och 12 timmars videohandledning får du tillgång till hela livet och ett intyg om slutförande.
För att börja den här kursen behöver du känna till kalkylderivat, matrisaritmetik, sannolikhet och tillgång till Python och Nymphy.
Det rekommenderas också att du är bekant med innehållet i Lazy Programmer Incs logistiska regressionskurs. Den täcker ämnen relaterade till korsentropikostnad, gradientnedstigning, neuroner, XOR, munk.
Genom den här kursen kommer du att lära dig hur du kodar ett neuralt nätverk med Googles TensorFlow. Du kommer också att lära dig hur djupinlärning verkligen fungerar och viktiga termer som ”aktivering”, ”backpropagation” och ”feedforward”.
Introduktion till Deep Learning
Om du letar efter en kurs som lär dig att bygga och träna neurala nätverk för strukturerad data med hjälp av Keras och TensorFlow, är Intro till Deep Learning den. Allt du behöver är 4 timmar för att genomföra denna kurs!
Den här kursen är gratis och uppdelad i sex avsnitt, var och en med en övning och en handledning. Instruktören är Ryan Holbrook och han hjälper dig att förbereda dig för datorseende.
Om du redan är bekant med kursen ”Intro till maskininlärning” är det här en bra kurs att bygga vidare på. Så om du undrar vad exakt den här kursen kommer att lära dig, läs vidare.
Du börjar med byggstenar för djupinlärning och tränar ditt första neurala nätverk via Keras och TensorFlow. Lär dig dessutom över- och underpassning för att förbättra din prestation och lägg till speciella lager för att stabilisera träningen.
Lär dig också binär klassificering för att tillämpa djupinlärning på vanliga uppgifter. Genom den här kursen får du också tillgång till bonuslektioner för att tillämpa dina nyinlärda färdigheter.
Deep Learning Handledning för nybörjare
Med 18 lektioner och 2 timmars inlärning är Simplilearns Deep Learning Tutorial för nybörjare en kurs på mellannivå.
Bild- och videobearbetningsfärdigheter behandlas i denna kurs. För att gå in på mer i detalj kommer den här kursen att lära dig vad som är djupinlärning, vilka är dess många applikationer, vad är ett neuralt nätverk och olika ramverk och algoritmer för djupinlärning, och hur man lyckas med Python.
Det finns mer! Du kommer att lära dig om TensorFlow, konvolutionella neurala nätverk, återkommande neurala nätverk (RNN), GAN och allt om Keras.
Dessutom får du exklusiv insikt i intervjufrågor för Deep Learning.
Deep Learning, Illustrerad serie
Deep Learning av I. Goodfellow, Yoshua Benigo och Aaron Courville är en del av serien med 13 böcker: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Om du undrar varför du ska ge den här boken ett försök, har Elon Musk, medordförande för OpenAI och VD för Tesla och SpaceX, recenserat den här boken som den enda heltäckande boken om Deep Learning. Perfekt för elever och entusiaster av maskininlärning, den här boken diskuterar ett brett spektrum av ämnen.
Utöver konceptuell bakgrund, lär dig tekniker för djupinlärning som djupa feedforward-nätverk, regularisering, sekvensmodellering och praktisk metodik.
Du kommer att få praktiska perspektiv på applikationer som naturlig språkbehandling, taligenkänning, bioinformatik och videospel.
Anta dock att du letar efter information om teoretiska ämnen som Monte Carlo-metoder, partitionsfunktionen, ungefärlig slutledning och djupa generativa modeller. I så fall kommer den här boken att häpna dig med sina omfattande och utvidgade beskrivningar.
Deep Learning med Python
Francois Chollets Deep Learning With Python är en möjlighet att bemästra djupinlärningsfärdigheter från skaparen av Keras.
Denna läsning på 504 sidor är perfekt för mellanläsare med grundläggande Python-förståelse. Den här boken kommer att lära dig hur du utför bildklassificering och bildsegmentering, tidsserieprognoser, textklassificering och maskininlärning, textgenerering, neural stilöverföring och bildgenerering.
När du får den här boken får du också tillgång till en gratis e-bok i olika format. Gör en djupdykning i hur Keras fungerar i verkliga situationer och få insikter som passar både nybörjare, mellanhänder och experter!
Djupt lärande: ett visuellt tillvägagångssätt
Skrivet av Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach är en illustrerad utgåva som lär dig hur du löser problem med djupinlärning utan komplicerad matematik. Den har tillräckligt med konceptuella och visuella förklaringar för att guida dig till hjärtat av djupinlärning.
Utan behov av ekvationer eller programmering kommer du att kunna förstå hur du använder textgeneratorer för att skapa artiklar och berättelser.
Inte bara det, know-how bildklassificeringssystem fungerar för att identifiera objekt eller ämnen, hur man använder maskininlärningstekniker tillsammans med AI och så mycket mer.
Gör dig redo att bygga intelligenta system som hjälper oss att föreställa oss framtiden för AI och ta rätt steg framåt.
Edurekas fullständiga kurs för djupinlärning
Om du letar efter en visuell resurs som hjälper dig att djupdyka i det inre av AI, djupinlärning och Tensorflow, överväg Edurekas djupinlärningskurs.
På inte mer än 6 timmar kommer du att kunna förstå hur du tillämpar tekniker för djupinlärning i nära samordning med AI och maskininlärning.
Inte bara det, utan från verkliga applikationer (taligenkänning, bildigenkänning, automatisk översättning) till de tre typerna av maskininlärning (förstärkt, övervakad, oövervakad), vet du allt.
Du kommer att gå över till komplexa tekniker som algoritm för perceptroninlärning – singel och multi, och deras användningsfall, tillsammans med TensorFlow-kodens grunder och exempel. Plus, behärska topp 8 ramverk för djupinlärning, artificiella neurala nätverk och hur RBM fungerar.
Lärde dig också hur man skapar modeller och chatbots med TensorFlow, arbetar med objektdetektering och förstår ramverket bakom naturlig språkbehandling (NLP). Det är inte allt!
Den här 6-timmarskursen hjälper dig också att förbereda intervjufrågor för djupinlärning för ett blivande jobb eller projekt. Så, allt gott!
Bemästra djupt lärande på timmar
Att bemästra djupinlärning kan vara utmanande, men gör det enkelt med kurserna, YouTube-handledningarna och böckerna som nämns ovan. Kurserna kan hjälpa dig att få branschexponering genom att tillhandahålla ett intyg om färdigställande som kan stå som vittnesbörd om din kunskap;
Men när du letar efter unika lösningar eller vill dyka djupt in i specifika ämnen, läs böckerna och få ut det mesta av YouTube-handledningarna. Med rätt kurser och resurser tar det inte mer än några timmar att lära sig hur man får djupinlärning att fungera för dig!
Du kan också utforska de mest efterfrågade färdigheterna som krävs för AI-proffs.