I migliori corsi e certificazioni online di deep learning nel 2022 [per studenti e professionisti che lavorano]

La tecnologia di deep learning è recentemente emersa come un dominio di tendenza nell'ambito dell'apprendimento automatico. La sua popolarità in rapida crescita è principalmente dovuta al vasto potenziale non sfruttato per le applicazioni del mondo reale. Anche se ora abbiamo molte applicazioni avanzate di Deep Learning come auto a guida autonoma, motori di raccomandazione e assistenti virtuali intelligenti, stiamo assistendo solo alla punta dell'iceberg.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il Deep Learning è una branca avanzata del Machine Learning progettata per imitare il modello di elaborazione del cervello biologico per creare approfondimenti significativi per il processo decisionale basato sui dati. La tecnologia di deep learning sfrutta la potenza delle reti neurali artificiali (ANN) per imitare la capacità di elaborazione dei dati del cervello biologico.

Le reti neurali possono apprendere da dati non strutturati e senza etichetta con una supervisione umana minima o nulla. Una RNA comprende più livelli disposti in una struttura gerarchica. Quando le informazioni superano il primo livello della gerarchia, trasformano i dati in dati un po' più complessi e li passano al livello successivo. Questo processo continua finché i dati non raggiungono l'ultimo livello per fornire l'output desiderato.

La tecnologia Deep Learning viene utilizzata per il rilevamento di oggetti, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, il riconoscimento facciale, i sistemi di rilevamento delle malattie e molto altro. Oggi, il Deep Learning è utilizzato dai settori della vendita al dettaglio, manifatturiero, sanitario, agricolo, alberghiero, della sicurezza informatica e dell'energia, solo per citarne alcuni.

Man mano che l'applicazione del settore per il Deep Learning si espande e si diversifica, aumenta anche la domanda di esperti di Deep Learning qualificati e qualificati. Se aspiri a costruire una carriera nella scienza dei dati, l'acquisizione di competenze di Deep Learning può essere un vero punto di svolta nella tua carriera. Il modo migliore per iniziare il tuo viaggio di Deep Learning è iscriversi ai corsi di Deep Learning.

Continua a leggere fino alla fine per scoprire i migliori corsi di Deep Learning che valgono il tuo tempo e denaro!

I migliori corsi di deep learning

Ecco un elenco dei migliori corsi di Deep Learning online offerti dai migliori del gioco:

1. Google

Google è stata attivamente coinvolta nella ricerca delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning. Google ha sempre contribuito attivamente alla crescita della community di Data Science, dallo sviluppo di prodotti innovativi all'offerta di corsi pertinenti su queste tecnologie emergenti.

Google offre un'intera gamma di risorse e programmi di apprendimento AI/ML per aspiranti alla scienza dei dati. In sostanza, Learn with Google AI è un hub informativo per chiunque desideri conoscere i concetti fondamentali di ML e Deep Learning e affinare le proprie competenze tecnologiche nel mondo reale.

Corso accelerato di ML

Questo corso online gratuito di ML è stato inizialmente progettato per i dipendenti di Google come parte di un campo di addestramento di 2 giorni. Il corso di 15 ore si concentra sull'introduzione degli studenti ai concetti fondamentali del ML. Include oltre 25 lezioni, oltre 30 esercizi, visualizzazioni interattive e casi di studio del mondo reale per aiutarti a comprendere meglio Machine Learning e Deep Learning.

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

Questo programma di formazione ti insegna come sfruttare gli ultimi sviluppi in ML e AI per promuovere l'innovazione. Puoi esplorare e lavorare con strumenti Google Cloud come BigQuery, Cloud Speech API, Datalab e TensorFlow. Inoltre, imparerai come integrare questi strumenti con le API di Machine Learning come Cloud Vision.

Oltre a questo, il corso include altri moduli rilevanti come ML su Google Cloud, Automate Interactions with Contact Center AI ed Explore ML models with Explainable AI.

2. LinkedIn

Sorprendentemente, LinkedIn ha un vasto pool di risorse di apprendimento su AI, ML e Deep Learning. Questi corsi possono variare da 10 minuti a 16 ore, offrendo conoscenze approfondite su argomenti specifici e aiutando gli appassionati di Data Science ad acquisire competenze di nicchia.

Apprendimento automatico applicato: fondamenti

Questa è la prima parte del corso di ML applicato di LinkedIn suddiviso in cinque moduli: introduzione, nozioni di base sul ML, analisi esplorativa dei dati e pulizia dei dati, misurazione del successo, ottimizzazione di un modello e pipeline end-to-end.

Oltre ad acquisire una conoscenza approfondita del ML, gli studenti imparano la differenza tra le tecnologie AI, ML e Deep Learning. Pertanto, il corso copre le basi essenziali del ML, dai concetti di base all'utilizzo degli strumenti e degli algoritmi di ML corretti per la creazione di una pipeline per lo sviluppo del modello ML.

Migliora le tue abilità nell'apprendimento profondo e nelle reti neurali

In questo corso LinkedIn imparerai tutto sui concetti, gli strumenti e le loro applicazioni di ML e Deep Learning, il tutto in 17 ore! Il corso si compone di nove moduli: Creazione di applicazioni di Deep Learning con Keras 2.0, Deep Learning:

Riconoscimento facciale, deep learning: riconoscimento delle immagini, creazione e distribuzione di applicazioni di deep learning con TensorFlow, reti neurali e reti neurali convoluzionali Formazione essenziale, apprendimento di TensorFlow con JavaScript, accelerazione di TensorFlow con Google Machine Learning Engine, introduzione ad AWS DeepLens, NLP con Python per Elementi essenziali di apprendimento automatico. Come è visibile, questo corso ti formerà in molteplici aspetti di ML e Deep Learning e, alla fine, sarai pronto per ricoprire ruoli impegnativi nella scienza dei dati.

3. Microsoft

Come Google, Microsoft investe molto nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico. Cerca di potenziare organizzazioni, professionisti e studenti democratizzando la conoscenza dell'IA offrendo una serie di corsi interattivi su AI, ML e Deep Learning.

Aula Microsoft AI

Microsoft ha collaborato con NASSCOM FutureSkills per creare e offrire un'esperienza di apprendimento unica nel suo genere: la serie AI Classroom. La serie di classi include tre moduli che coprono le basi di AI, Machine Learning e Deep Learning. Mira a formare gli aspiranti di Data Science a padroneggiare le proprie conoscenze di dominio tramite moduli di facile utilizzo, demo simulative e incarichi e workshop pratici.

Gli studenti svilupperanno una profonda comprensione dei diversi strumenti cognitivi e di come usarli per costruire soluzioni intelligenti al termine del corso.

Programma Microsoft Professional per l'IA

Questo corso Microsoft è incentrato sull'intelligenza artificiale ed è progettato per i professionisti della scienza dei dati che desiderano ampliare le proprie conoscenze e capacità di intelligenza artificiale. Anche gli studenti interessati ad entrare nel campo dell'IA possono seguire questo corso.

Include dieci corsi che coprono elementi essenziali come matematica, statistica, analisi dei dati, visione artificiale, Python, Azure ML, riconoscimento vocale, Deep Learning e NLP. I corsi richiedono da 8 a 16 ore di apprendimento.

4. Amazon

Dopo il lancio di Amazon Web Services, il gigante dell'eCommerce ha lanciato due corsi su ML e Deep Learning per educare gli appassionati e gli esperti di Data Science e insegnare loro come sfruttare il potenziale di Amazon Web Services.

Introduzione a ML

Questo corso Amazon gratuito è più adatto a sviluppatori IT, architetti e decisori che conoscono le basi di AWS. In 40 minuti, il corso offre una panoramica dettagliata dell'apprendimento automatico, spiega tutte le terminologie rilevanti, elabora un caso d'uso e insegna come integrare soluzioni di intelligenza artificiale e ML nelle strategie aziendali o nei processi di sviluppo prodotto.

Apprendimento approfondito su AWS

Questo corso Amazon è un programma di un giorno progettato per i candidati interessati ad acquisire una conoscenza approfondita del funzionamento di AWS. È un corso di formazione con istruttore che ti insegna come sfruttare le soluzioni AWS per il Deep Learning. Imparerai così come eseguire modelli di Deep Learning sul cloud utilizzando Deep Learning basato su Amazon EC2, Amazon Machine Image (AMI) e il framework MXNet. Inoltre, imparerai anche il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione vocale.

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5. upGrad

upGrad si sforza di essere il pioniere dell'apprendimento online in India offrendo corsi all'avanguardia sugli argomenti più di tendenza del settore, tra cui Data Science, Machine Learning, Intelligenza Artificiale, Blockchain e molto altro ancora.

Certificazione PG in Machine Learning e Deep Learning

Questo corso di 6 mesi è pensato per i professionisti che lavorano. Coprendo oltre 240 ore di apprendimento, questo corso include cinque moduli: Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II e Deep Learning. Oltre a insegnare concetti teorici, gli studenti lavorano anche su diversi progetti industriali, casi di studio e incarichi. Al termine del corso, gli studenti ricevono assistenza per il posizionamento.

Certificazione PG in Machine Learning e NLP

In questo corso di 6 mesi, non solo imparerai tutti i fondamenti dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione del linguaggio naturale, ma lavorerai anche con strumenti come Python, Pandas, Numpy, NLTK, MySQL ed Excel. Il programma comprende più di cinque progetti industriali e casi di studio. Gli studenti ricevono tutoraggio dedicato e assistenza al collocamento da istruttori esperti di IIIT-Bangalore.

Laurea Magistrale in Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Questo corso upGrad viene erogato in collaborazione con IIT-Madras e la Liverpool John Moores University. In 18 mesi, il programma coprirà aree come l'elaborazione dei Big Data tramite Spark, l'implementazione di modelli ML, ML supervisionato e non supervisionato e l'analisi predittiva.

La suite di strumenti comprende Python, TensorFlow, MySQL, Hadoop, Hive, Spark e AWS. Gli studenti lavorano su oltre 25 casi di studio, incarichi, workshop e un progetto Capstone industriale di quattro settimane.

Conclusione

Se stai cercando di migliorare le tue competenze per una transizione di carriera o sei semplicemente interessato ad acquisire conoscenze e abilità di Data Science, questi sono i corsi che dovresti prendere in considerazione!

Speriamo che questo aiuti!