«`html
Лучшие курсы по глубокому обучению для попробовать в 2024 году
Специализация по глубокому обучению
Этот курс обучает навыкам построения и оптимизации нейронных сетей с использованием Python и TensorFlow, охватывая архитектуры, такие как CNN, RNN, LSTM и трансформеры. Это позволяет применять эти навыки к реальным случаям искусственного интеллекта, получая теоретические и практические знания для продвижения в карьере в области технологий ИИ.
Профессиональный сертификат разработчика TensorFlow
Этот курс обучает созданию и обучению нейронных сетей с использованием TensorFlow через практическую программу. Он помогает приобрести навыки создания приложений на основе ИИ, подготовки к экзамену на сертификат Google TensorFlow и применения полученных знаний к реальным проектам, включая распознавание изображений и обработку естественного языка.
Введение в глубокое обучение и нейронные сети с Keras
Этот курс знакомит с глубоким обучением и сравнивает его с искусственными нейронными сетями. Он охватывает различные модели, обучает использованию ненаблюдаемых моделей, таких как автокодировщики и ограниченные машины Больцмана, и наблюдаемых моделей, таких как CNN и рекуррентные сети. Он также помогает учащимся создать свою первую модель глубокого обучения с использованием библиотеки 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 низкоуровневых API TensorFlow и разработку вероятностных моделей с использованием библиотеки TensorFlow Probability.
Глубокое обучение в Нью-Йоркском университете
Этот курс охватывает историю глубокого обучения, нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. Он включает практические реализации с использованием PyTorch, охватывая ConvNets, RNN, автокодировщики, GAN, трансформеры и графовые нейронные сети.
Введение в глубокое обучение с использованием PyTorch
Этот курс обучает основам глубокого обучения и созданию нейронных сетей с использованием PyTorch. Учащиеся получают возможность работать над практическими проектами, такими как классификация изображений, перенос стиля и генерация текста. Программа включает нейронные сети, CNN, RNN и развертывание моделей.
Практическое глубокое обучение для программистов
Этот курс охватывает создание моделей глубокого обучения для компьютерного зрения, обработки естественного языка и систем рекомендаций. Он включает в себя CNN, RNN и их практическое применение.
Вероятностное глубокое обучение с TensorFlow 2
Этот курс углубляется в вероятностный аспект глубокого обучения с использованием TensorFlow. Он фокусируется на обработке неопределенности в реальных наборах данных, что критично для приложений, таких как автономные транспортные средства и медицинские диагнозы. Он также обучает разработке вероятностных моделей 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.
Прикладное глубокое обучение для компьютерного зрения
Этот курс обучает компьютерному зрению, начиная с классических подходов, а затем применяя методы глубокого обучения к тем же проблемам. 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 ссылки-рефералы, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеприведенном списке.
Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com
Эта статья была опубликована на сайте MarkTechPost.
Используйте искусственный интеллект для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Top Deep Learning Courses To Try In 2024.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
