“`html
Топ 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. Позволяет применять эти навыки к реальным случаям искусственного интеллекта, получая теоретические и практические знания для развития карьеры в области ИИ.
Сертификат профессионального разработчика TensorFlow
Этот курс обучает построению и обучению нейронных сетей с использованием TensorFlow через практическую программу. Помогает приобрести навыки создания приложений на базе ИИ, подготовки к экзамену на сертификат TensorFlow от Google и применения 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, обучая безнадзорные модели, такие как автокодировщики и ограниченные машины Больцмана, и контролируемые модели, такие как CNN и рекуррентные сети. 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.
NYU Deep Learning
Этот курс охватывает историю глубокого обучения, нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. Включает практические реализации с использованием PyTorch, охватывая ConvNets, RNN, автокодировщики, GAN, трансформеры и графовые нейронные сети.
Введение в глубокое обучение с 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, стилизация и генерация текста. Программа включает нейронные сети, CNN, RNN и развертывание моделей.
Практическое глубокое обучение для программистов
Этот курс охватывает настройку сервера с GPU и создание моделей глубокого обучения для компьютерного зрения, обработки естественного языка и систем рекомендаций. В нем рассматриваются 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. Также обучает разрабатывать вероятностные модели с использованием TensorFlow Probability, охватывая байесовские нейронные сети и вариационные автоэнкодеры.
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, метод опорных векторов и нейронные сети.
Приложения глубокого обучения для компьютерного зрения
Этот курс обучает компьютерному зрению, начиная с классических подходов, 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 реферальные/аффилированные ссылки, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеприведенном списке.
Если вы хотите порекомендовать какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com.
Этот пост был опубликован на портале MarkTechPost.
“`
