Corso online gratuito di deep learning con certificazione [2022]

I progressi nella scienza dei dati stanno trasformando il settore a passi da gigante, anche mentre parliamo. Mentre si prevede che il mercato globale dell'IA crescerà di quasi il 54%, raggiungendo 22,6 miliardi di dollari entro il 2021, il mercato del deep learning dovrebbe crescere a un CAGR del 41,7% per raggiungere una dimensione del mercato di 18,16 miliardi di dollari entro il 2023.

Queste statistiche dimostrano solo che l'intelligenza artificiale e il deep learning stanno dominando il settore, penetrando in quasi tutti i settori, inclusi IT, assistenza sanitaria, istruzione, giochi, ecc. Le applicazioni e i casi d'uso di ML e deep learning sono numerosi e vari.

Hanno già cambiato il modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda, come affrontiamo la nostra routine quotidiana e il nostro comportamento di consumo. E inutile dire che queste tecnologie new age continueranno a cambiare il nostro ambiente e la nostra vita negli anni a venire.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che mira ad addestrare macchine tramite algoritmi (reti neurali) ispirati e progettati secondo la struttura del cervello biologico. L'obiettivo principale del deep learning è insegnare alle macchine ciò che viene naturale agli esseri umani: apprendere attraverso esempi ed esperienze.

Il deep learning utilizza architetture di reti neurali che comprendono più livelli nascosti all'interno, che vanno da 2-3 a 150 livelli. Da qui deriva il nome di apprendimento "profondo". Di solito, per addestrare modelli di deep learning e architetture di reti neurali vengono utilizzati grandi insiemi di dati (etichettati). Ciò consente ai modelli di apprendere e adattarsi alle funzionalità direttamente dal set di dati invece di fare affidamento sull'estrazione manuale delle funzionalità.

Il deep learning addestra i modelli di computer per eseguire attività di classificazione direttamente da dati di testo, immagini o audio. Se adeguatamente formati, i modelli di deep learning raggiungono un'accuratezza di alto livello, a volte addirittura superando le capacità umane. È la tecnologia di deep learning che alimenta le auto a guida autonoma, i sistemi di riconoscimento vocale, gli assistenti virtuali, i sistemi di rilevamento delle frodi e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Impara le tecniche di apprendimento profondo.

Perché il deep learning è importante?

Il deep learning sta rapidamente guadagnando popolarità in tutti i settori perché promette livelli ineguagliabili di accuratezza ed efficienza. Sebbene i modelli di deep learning siano generalmente addestrati su dati etichettati, una volta addestrati, diventano abili nell'"apprendimento non supervisionato", il che significa che possono estrarre preziose informazioni da dati grezzi (non strutturati o senza etichetta).

Questo è esattamente il motivo per cui il deep learning viene ora utilizzato in molte aree: dall'esecuzione di diagnosi mediche rapide e accurate al miglioramento della personalizzazione per le aziende di e-commerce.

Ecco alcune applicazioni del deep learning

Guida automatizzata : aziende come Google e Tesla stanno sperimentando il deep learning per migliorare la guida automatizzata. Grazie al deep learning, le auto a guida autonoma possono rilevare automaticamente oggetti come segnali di stop, semafori, veicoli, pedoni, ecc.

Automazione industriale – Oggi, un numero crescente di aziende utilizza la tecnologia di deep learning per migliorare la sicurezza dei lavoratori nelle unità di produzione, in particolare intorno ai macchinari pesanti. I sistemi di deep learning possono rilevare automaticamente quando lavoratori/oggetti non sono sicuri e avvisarli, prevenendo incidenti indesiderati.

Aerospaziale : le organizzazioni aerospaziali utilizzano il deep learning per identificare gli oggetti dai satelliti per individuare le aree di interesse e identificare le zone sicure/non sicure per le truppe e l'atterraggio riuscito di veicoli spaziali.

Ricerca medica : l'apprendimento profondo ha ampi casi d'uso nel campo della ricerca medica. Ad esempio, in collaborazione con NantWorks, i ricercatori dell'UCLA hanno sviluppato un microscopio alimentato dall'intelligenza artificiale e dal deep learning per rilevare le cellule tumorali in pochi millisecondi, centinaia di volte più velocemente di qualsiasi altro metodo.

Assistenza virtuale : il deep learning è la tecnologia alla base della traduzione vocale e dell'udito automatizzato. Gli assistenti personali intelligenti come Alexa e Siri sono due dei migliori esempi di applicazioni di deep learning per l'assistenza virtuale.

Riconoscimento visivo : la tecnologia di apprendimento profondo viene utilizzata per sviluppare sistemi di riconoscimento delle immagini all'avanguardia. Questi sistemi possono classificare e ordinare le immagini in base a molteplici fattori come posizione, date, volti, oggetti ed eventi.

Rilevamento delle frodi : il settore BFSI sta sfruttando il deep learning per prevenire e ridurre al minimo le attività fraudolente nel dominio digitale. I modelli di deep learning vengono addestrati per identificare i modelli di transazione dei clienti, i punteggi di credito e qualsiasi comportamento anomalo o valori anomali nelle loro transazioni online. Inoltre, per il rilevamento delle frodi vengono utilizzate tecniche di machine learning come la classificazione e la regressione.

Leggi anche: Prerequisiti per l'apprendimento profondo

Impara la PNL gratis: il vantaggio di upGrad

La scienza dei dati e l'intelligenza artificiale sono due dei campi più importanti del settore in questo momento e se desideri costruire una carriera nella scienza dei dati, acquisire competenze di deep learning e NLP si rivelerà vantaggioso per la tua carriera professionale.

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Insegnato da esperti del settore e mentori competenti, imparerai i diversi concetti di deep learning, comprese le reti neurali, le funzioni di attivazione, l'aumento dei dati, ecc. La padronanza di questi concetti ti aiuterà a costruire progetti ML innovativi per risolvere le sfide del mondo reale.

Il corso dura quattro settimane ed è suddiviso in tre moduli

Matematica per l'analisi dei dati

Questo modulo si concentra sull'insegnamento ai candidati degli strumenti e delle tecniche matematiche essenziali necessari per comprendere i concetti di deep learning e PNL. Imparerai anche la sintassi NumPy, gli array NumPy e la pulizia e l'estrazione dei dati tramite Python.

Introduzione all'apprendimento profondo

Il secondo modulo insegna le basi delle reti neurali (Feedforward e Backpropagation). Gli studenti svilupperanno anche un progetto di deep learning per identificare le cifre scritte a mano.

Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale

Il terzo modulo introduce gli studenti alle basi della PNL. Insegna inoltre ai candidati come utilizzare regex per creare strumenti per la correzione ortografica, l'hashing fonetico, il rilevamento dello spam, ecc.

Per concludere, il deep learning è una competenza preziosa che può aprire promettenti opportunità di carriera nella scienza dei dati. Man mano che sempre più organizzazioni iniziano a esplorare le sfumature del deep learning, nuovi ruoli lavorativi emergeranno in questo campo.

Da leggere: idee per progetti di deep learning

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