2022년 최고의 딥 러닝 온라인 코스 및 인증 [학생 및 직장인을 위한]

딥 러닝 기술은 최근 머신 러닝에서 핫 트렌드 영역으로 떠올랐습니다. 빠르게 성장하는 인기는 주로 실제 응용 프로그램에 대한 광대한 미개척 잠재력 때문입니다. 현재 우리는 자율주행차, 추천 엔진, 스마트 가상 비서와 같은 고급 딥 러닝 애플리케이션을 많이 보유하고 있지만 빙산의 일각에 불과합니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 생물학적 뇌의 처리 패턴을 모방하여 데이터 기반 의사 결정을 위한 의미 있는 통찰력을 생성하도록 설계된 기계 학습의 고급 분기입니다. 딥 러닝 기술은 인공 신경망(ANN)의 힘을 활용하여 생물학적 뇌의 데이터 처리 능력을 모방합니다.

신경망은 사람의 감독 없이도 구조화되지 않고 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 학습할 수 있습니다. ANN은 계층 구조로 배열된 여러 레이어로 구성됩니다. 정보가 계층의 첫 번째 계층을 통과하면 데이터를 좀 더 복잡한 데이터로 변환하고 다음 수준으로 전달합니다. 이 프로세스는 데이터가 원하는 출력을 제공하기 위해 마지막 계층에 도달할 때까지 계속됩니다.

딥 러닝 기술은 객체 감지, 음성 인식, 기계 번역, 얼굴 인식, 질병 감지 시스템 등에 사용됩니다. 오늘날 딥 러닝은 소매, 제조, 의료, 농업, 숙박, 사이버 보안, 에너지 산업 등에서 사용됩니다.

딥 러닝에 대한 산업 응용 프로그램이 확장되고 다양해짐에 따라 숙련되고 자격을 갖춘 딥 러닝 전문가에 대한 수요도 증가할 것입니다. 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 딥 러닝 기술을 습득하는 것이 경력의 진정한 전환점이 될 수 있습니다. 딥 러닝 여정을 시작하는 가장 좋은 방법은 딥 러닝 과정에 등록하는 것입니다.

시간과 돈을 투자할 가치가 있는 최고의 딥 러닝 과정을 찾으려면 끝까지 읽으십시오!

최고의 딥 러닝 코스

다음은 게임 최고가 제공하는 최고의 온라인 딥 러닝 코스 목록입니다.

1. 구글

Google은 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝 기술 추구에 적극적으로 참여해 왔습니다. Google은 혁신적인 제품 개발에서 이러한 새로운 기술에 대한 관련 과정 제공에 이르기까지 데이터 과학 커뮤니티의 성장에 항상 적극적으로 기여해 왔습니다.

Google은 데이터 과학 지망생을 위해 광범위한 AI/ML 학습 리소스와 프로그램을 제공합니다. 본질적으로 Learn with Google AI 는 핵심 ML 및 딥 러닝 개념에 대해 배우고 실제 기술 기술을 연마하려는 모든 사람을 위한 정보 허브입니다.

ML 단기집중과정

이 무료 온라인 ML 과정은 처음에 2일 부트 캠프의 일환으로 Google 직원을 위해 설계되었습니다. 15시간 과정은 학습자에게 ML의 기본 개념을 소개하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 머신 러닝과 딥 러닝을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 25개 이상의 강의, 30개 이상의 연습, 대화형 시각화 및 실제 사례 연구가 포함됩니다.

기계 학습 및 인공 지능

이 교육 프로그램은 ML 및 AI의 최신 개발을 활용하여 혁신을 촉진하는 방법을 알려줍니다. BigQuery, Cloud Speech API, Datalab, TensorFlow와 같은 Google Cloud 도구를 탐색하고 작업할 수 있습니다. 또한 이러한 도구를 Cloud Vision과 같은 Machine Learning API와 통합하는 방법을 배웁니다.

이 외에도 이 과정에는 Google Cloud의 ML, Contact Center AI와의 상호 작용 자동화, Explainable AI를 사용한 ML 모델 탐색과 같은 기타 관련 모듈이 포함됩니다.

2. 링크드인

놀랍게도 LinkedIn에는 AI, ML 및 딥 러닝에 대한 방대한 학습 리소스 풀이 있습니다. 이 과정은 10분에서 16시간까지 다양하며 특정 주제에 대한 심층 지식을 제공하고 데이터 과학 애호가가 틈새 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.

응용 기계 학습: 기초

이것은 소개, ML 기본, 탐색적 데이터 분석 및 데이터 정리, 성공 측정, 모델 최적화, 종단 간 파이프라인의 5개 모듈로 나누어진 LinkedIn Applied ML 과정의 첫 번째 부분입니다.

ML에 대한 심층 지식을 얻는 것 외에도 학생들은 AI, ML 및 딥 러닝 기술의 차이점에 대해 배웁니다. 따라서 이 과정은 핵심 개념부터 ML 모델 개발을 위한 파이프라인 생성을 위한 올바른 ML 도구 및 알고리즘 사용에 이르기까지 ML의 필수 기반을 다룹니다.

딥 러닝 및 신경망 기술 향상

이 LinkedIn 과정에서는 ML 및 딥 러닝 개념, 도구 및 해당 응용 프로그램에 대해 모두 17시간 동안 배우게 됩니다! 이 과정은 9개의 모듈로 구성되어 있습니다. Keras 2.0으로 딥 러닝 애플리케이션 구축, 딥 러닝:

얼굴 인식, 딥 러닝: 이미지 인식, TensorFlow를 사용한 딥 러닝 애플리케이션 구축 및 배포, 신경망 및 컨볼루션 신경망 필수 교육, JavaScript로 TensorFlow 학습, Google 기계 학습 엔진으로 TensorFlow 가속화, AWS DeepLens 소개, Python for Python을 사용한 NLP 기계 학습 필수 사항. 보이는 바와 같이 이 과정은 ML 및 딥 러닝의 여러 측면을 교육하고 이 과정이 끝나면 데이터 과학에서 도전적인 역할을 맡을 준비가 됩니다.

3. 마이크로소프트

Google과 마찬가지로 Microsoft는 인공 지능 및 기계 학습에 막대한 투자를 하고 있습니다. AI, ML 및 딥 러닝에 대한 다양한 대화형 과정을 제공하여 AI 지식을 민주화함으로써 조직, 전문가 및 학생에게 권한을 부여하고자 합니다.

마이크로소프트 AI 교실

Microsoft는 NASSCOM FutureSkills와 제휴하여 독특한 학습 경험인 AI Classroom 시리즈를 만들고 제공합니다. 강의실 시리즈에는 AI, 기계 학습 및 딥 러닝의 기본 사항을 다루는 세 가지 모듈이 포함되어 있습니다. 데이터 과학 지망생이 사용하기 쉬운 모듈, 시뮬레이션 데모, 실용적인 과제 및 워크샵을 통해 자신의 도메인 지식을 마스터하도록 교육하는 것을 목표로 합니다.

학생들은 다양한 인지 도구와 코스 완료 시 지능형 솔루션을 구축하는 데 사용하는 방법에 대한 깊은 이해를 개발할 것입니다.

AI를 위한 마이크로소프트 프로페셔널 프로그램

이 Microsoft 과정은 AI에 중점을 두고 AI 지식과 능력을 확장하려는 데이터 과학 전문가를 위해 설계되었습니다. AI 분야에 관심이 있는 학생들도 이 과정을 수강할 수 있습니다.

여기에는 수학, 통계, 데이터 분석, 컴퓨터 비전, Python, Azure ML, 음성 인식, 딥 러닝 및 NLP와 같은 필수 사항을 다루는 10개의 과정이 포함됩니다. 코스는 8시간에서 16시간 사이의 학습이 필요합니다.

4. 아마존

Amazon Web Services 출시 후 전자 상거래 대기업은 데이터 과학 애호가와 전문가를 교육하고 Amazon Web Services의 잠재력을 활용하는 방법을 가르치기 위해 ML 및 딥 러닝에 대한 두 가지 과정을 시작했습니다.

머신러닝 소개

이 무료 Amazon 과정은 AWS의 기본 사항을 알고 있는 IT 개발자, 설계자 및 의사 결정권자에게 가장 적합합니다. 40분 동안 이 과정은 기계 학습에 대한 자세한 개요를 제공하고, 모든 관련 용어를 설명하고, 사용 사례를 자세히 설명하고, AI 및 ML 솔루션을 비즈니스 전략 또는 제품 개발 프로세스에 통합하는 방법을 가르칩니다.

AWS의 딥 러닝

이 Amazon 과정은 AWS의 작동 방식에 대한 심층 지식을 얻고자 하는 후보자를 위해 설계된 1일 프로그램입니다. 딥 러닝을 위해 AWS 솔루션을 활용하는 방법을 가르치는 강사 주도 교육 과정입니다. 따라서 Amazon EC2 기반 딥 러닝, Amazon 머신 이미지(AMI) 및 MXNet 프레임워크를 사용하여 클라우드에서 딥 러닝 모델을 실행하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 이미지 인식, 음성 인식 및 음성 번역에 대해서도 배웁니다.

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5. 업그레이드

upGrad는 데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능, 블록체인 등을 포함하여 업계에서 가장 유행하는 주제에 대한 최첨단 과정을 제공함으로써 인도 온라인 학습의 개척자가 되기 위해 노력하고 있습니다.

기계 학습 및 딥 러닝 PG 인증

이 6개월 과정은 일하는 전문가를 위해 설계되었습니다. 240시간 이상의 학습을 다루는 이 과정에는 데이터 과학 도구 키트, 통계 및 탐색적 데이터 분석, 기계 학습, 기계 학습 II 및 딥 러닝의 5가지 모듈이 포함됩니다. 학습자는 이론적 개념을 가르치는 것 외에도 다양한 산업 프로젝트, 사례 연구 및 과제를 수행합니다. 과정을 마치면 학생들은 배치 지원을 받습니다.

기계 학습 및 NLP의 PG 인증

이 6개월 과정에서는 기계 학습 및 자연어 처리의 모든 기본 사항을 배울 뿐만 아니라 Python, Pandas, Numpy, NLTK, MySQL 및 Excel과 같은 도구도 사용하게 됩니다. 이 프로그램에는 5개 이상의 산업 프로젝트와 사례 연구가 포함됩니다. 학생들은 IIIT-Bangalore의 전문 강사로부터 헌신적인 멘토링 및 배치 지원을 받습니다.

기계 학습 및 인공 지능 과학 석사

이 upGrad 과정은 IIT-Madras 및 Liverpool John Moores University와 협력하여 제공됩니다. 18개월 동안 이 프로그램은 Spark를 사용한 빅 데이터 처리, ML 모델 배포, 지도 및 비지도 ML, 예측 분석과 같은 영역을 다룹니다.

도구 모음은 Python, TensorFlow, MySQL, Hadoop, Hive, Spark 및 AWS로 구성됩니다. 학생들은 25개 이상의 사례 연구, 과제, 워크샵 및 4주 간의 산업 캡스톤 프로젝트를 진행합니다.

결론

경력 전환을 위한 기술 향상을 원하거나 단순히 데이터 과학 지식과 기술을 습득하는 데 관심이 있는 경우 고려해야 할 과정입니다!

도움이 되기를 바랍니다.