Лучшие курсы глубокого обучения для попробовать в 2024 году

Глубокое обучение (deep learning) представляет собой подмножество машинного обучения, которое включает в себя обучение нейронных сетей с множеством слоев для распознавания паттернов и принятия решений на основе данных. Оно приводит к прорывам в областях компьютерного зрения, обработки естественного языка и автономных систем, позволяя создавать инновационные решения в области распознавания изображений и речи, медицинской диагностики и персонализированных рекомендаций.

Специализация Deep Learning

Этот курс оборудует вас навыками построения и оптимизации нейронных сетей с использованием Python и TensorFlow, охватывая архитектуры, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и трансформеры. Он позволяет применять полученные навыки к реальным случаям искусственного интеллекта, обеспечивая теоретические и практические знания для развития карьеры в области ИИ технологий.

Сертификат TensorFlow Developer Professional

Этот курс обучает созданию и обучению нейронных сетей с использованием TensorFlow через практическую программу. Он помогает приобрести навыки создания приложений на основе ИИ, подготовиться к экзамену на сертификат Google TensorFlow и применять полученные знания к реальным проектам, включая распознавание изображений и обработку естественного языка.

Введение в глубокое обучение и нейронные сети с использованием Keras

Этот курс знакомит с глубоким обучением и сравнивает его с искусственными нейронными сетями. Он охватывает различные модели, обучая неразмеченные модели, такие как автокодировщики и ограниченные машины Больцмана, и размеченные модели, такие как сверточные нейронные сети и рекуррентные сети. Он также помогает учащимся построить свою первую модель глубокого обучения, используя библиотеку Keras.

Специализация TensorFlow 2 для глубокого обучения

Эта специализация позволяет исследователям и практикующим в области машинного обучения развивать практические навыки работы с TensorFlow. Она охватывает создание, обучение и оценку моделей, настройку рабочих процессов с использованием более низкоуровневых API TensorFlow, а также разработку вероятностных моделей с использованием библиотеки TensorFlow Probability.

NYU Deep Learning

Этот курс охватывает историю глубокого обучения, нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. Он включает практические реализации с использованием PyTorch, охватывая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, автокодировщики, генеративно-состязательные сети, трансформеры и графовые нейронные сети.

Введение в глубокое обучение с использованием PyTorch

Этот курс обучает основам глубокого обучения и построению нейронных сетей с использованием PyTorch. Учащиеся получают возможность работать над практическими проектами, такими как классификация изображений, перенос стиля и генерация текста. Программа включает в себя нейронные сети, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и развертывание моделей.

Практическое глубокое обучение для программистов

Этот курс охватывает настройку сервера с графическим процессором и создание моделей глубокого обучения для компьютерного зрения, обработки естественного языка и систем рекомендаций. Он включает сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и их практические применения.

Вероятностное глубокое обучение с TensorFlow 2

Этот курс углубляется в вероятностную сторону глубокого обучения с использованием TensorFlow. Он фокусируется на обработке неопределенности в реальных наборах данных, что критически важно для приложений, таких как автономные транспортные средства и медицинские диагнозы. Он также обучает разрабатывать вероятностные модели с использованием TensorFlow Probability, охватывая байесовские нейронные сети и вариационные автокодировщики.

Машинное обучение с использованием Python: от линейных моделей до глубокого обучения

Этот курс обучает принципам и алгоритмам машинного обучения для прогнозирования на основе обучающих данных. Он охватывает темы, такие как представление, переобучение, регуляризация, кластеризация, классификация, обучение с подкреплением, машины опорных векторов и нейронные сети.

Приложения глубокого обучения для компьютерного зрения

Этот курс обучает компьютерному зрению, начиная с классических подходов, а затем применяя методы глубокого обучения к тем же задачам. Он исследует современные инструменты машинного обучения, охватывая темы, такие как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация, распознавание лиц и оценка позы.

Мы получаем небольшую прибыль от покупок, совершенных через реферальные/аффилированные ссылки, прикрепленные к каждому упомянутому курсу в вышеперечисленном списке.

Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com

Ваш бизнес готов к использованию искусственного интеллекта?

Мы предлагаем советы по внедрению ИИ и решения, которые помогут улучшить процессы в вашем бизнесе. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию, используя различные варианты ИИ.

Для консультаций по внедрению ИИ пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах

Наш ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Ознакомьтесь с возможностями ИИ от Flycode.ru здесь.