Bezpłatny kurs online Deep Learning z certyfikatem [2022]

Postępy w dziedzinie Data Science zmieniają branżę skokowo, nawet gdy mówimy. Podczas gdy przewiduje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji wzrośnie o prawie 54%, osiągając 22,6 mld USD do 2021 r., oczekuje się, że rynek głębokiego uczenia się wzrośnie w CAGR na poziomie 41,7%, aby osiągnąć wielkość rynku 18,16 mld USD do 2023 r.

Te statystyki dowodzą jedynie, że sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się rządzą branżą, przenikając prawie każdy sektor, w tym IT, opiekę zdrowotną, edukację, gry itp. Zastosowania i przypadki użycia uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się są zarówno liczne, jak i zróżnicowane.

Zmienili już sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z otaczającym nas światem, sposób, w jaki podchodzimy do naszej codziennej rutyny i naszego zachowania konsumpcyjnego. Nie trzeba dodawać, że te nowe technologie będą nadal zmieniać nasze otoczenie i życie przez wiele lat.

Co to jest głębokie uczenie?

Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, którego celem jest trenowanie maszyn za pomocą algorytmów (sieci neuronowych) inspirowanych i zaprojektowanych na podstawie struktury mózgu biologicznego. Głównym celem uczenia głębokiego jest nauczenie maszyn tego, co przychodzi ludziom naturalnie – uczenia się poprzez przykłady i doświadczenie.

Głębokie uczenie wykorzystuje architektury sieci neuronowych składające się z wielu ukrytych warstw, od 2-3 do 150 warstw. Stąd wzięła się nazwa „głęboka” nauka. Zwykle do uczenia modeli uczenia głębokiego i architektur sieci neuronowych używane są duże zestawy danych (oznaczonych). Dzięki temu modele mogą uczyć się i dostosowywać do funkcji bezpośrednio z zestawu danych, zamiast polegać na ręcznym wyodrębnianiu funkcji.

Głębokie uczenie trenuje modele komputerowe do wykonywania zadań klasyfikacyjnych bezpośrednio z danych tekstowych, obrazowych lub dźwiękowych. Po odpowiednim przeszkoleniu modele uczenia głębokiego osiągają wysoki poziom dokładności, czasami nawet przewyższając ludzkie możliwości. Jest to technologia głębokiego uczenia, która zasila autonomiczne samochody, systemy rozpoznawania głosu, wirtualni asystenci, systemy wykrywania oszustw i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Naucz się technik głębokiego uczenia się.

Dlaczego głębokie uczenie się ma znaczenie?

Głębokie uczenie szybko zyskuje popularność w różnych branżach, ponieważ zapewnia niezrównany poziom dokładności i wydajności. Chociaż modele uczenia głębokiego są na ogół szkolone na danych oznaczonych etykietami, po przeszkoleniu stają się biegli w „uczeniu nienadzorowanym”, co oznacza, że ​​mogą wydobywać cenne spostrzeżenia z nieprzetworzonych (nieustrukturyzowanych lub nieoznaczonych) danych.

Właśnie dlatego głębokie uczenie jest obecnie wykorzystywane w wielu obszarach – od szybkiego i dokładnego diagnozowania medycznego po poprawę personalizacji dla firm eCommerce.

Oto kilka zastosowań głębokiego uczenia

Zautomatyzowana jazda – Firmy takie jak Google i Tesla eksperymentują z głębokim uczeniem, aby ulepszyć zautomatyzowaną jazdę. Oparte na głębokim uczeniu samochody autonomiczne mogą automatycznie wykrywać obiekty, takie jak znaki stopu, sygnalizacja świetlna, pojazdy, piesi itp.

Automatyka przemysłowa – Obecnie coraz więcej firm korzysta z technologii głębokiego uczenia się w celu poprawy bezpieczeństwa pracowników w jednostkach produkcyjnych, zwłaszcza w pobliżu maszyn ciężkich. Systemy uczenia głębokiego mogą automatycznie wykrywać, kiedy pracownicy/obiekty są niebezpieczne i ostrzegać ich, zapobiegając niechcianym wypadkom.

Aerospace – Organizacje lotnicze wykorzystują głębokie uczenie się do identyfikowania obiektów z satelitów w celu lokalizowania obszarów zainteresowania i identyfikowania bezpiecznych/niebezpiecznych stref dla żołnierzy oraz pomyślnego lądowania statków kosmicznych.

Badania medyczne — głębokie uczenie ma szerokie zastosowanie w dziedzinie badań medycznych. Na przykład, we współpracy z NantWorks, naukowcy z UCLA opracowali mikroskop wykorzystujący sztuczną inteligencję i głębokie uczenie do wykrywania komórek rakowych w ciągu kilku milisekund – setki razy szybciej niż jakakolwiek inna metoda.

Wirtualna pomoc — głębokie uczenie to technologia stojąca za tłumaczeniem mowy i automatycznym słyszeniem. Inteligentni asystenci osobiści, tacy jak Alexa i Siri, to dwa najlepsze przykłady aplikacji do głębokiego uczenia się do wirtualnej pomocy.

Rozpoznawanie wizualne — technologia głębokiego uczenia jest wykorzystywana do opracowywania najnowocześniejszych systemów rozpoznawania obrazu. Systemy te mogą klasyfikować i sortować obrazy według wielu czynników, takich jak lokalizacja, daty, twarze, obiekty i wydarzenia.

Wykrywanie oszustw — branża BFSI wykorzystuje głębokie uczenie się, aby zapobiegać i minimalizować nieuczciwe działania w domenie cyfrowej. Modele głębokiego uczenia są szkolone w celu identyfikacji wzorców transakcji klientów, oceny kredytowej oraz wszelkich nietypowych zachowań lub wartości odstających w ich transakcjach online. Ponadto do wykrywania oszustw wykorzystywane są techniki ML, takie jak klasyfikacja i regresja.

Przeczytaj także: Wymagania wstępne dotyczące głębokiego uczenia

Ucz się NLP za darmo: Przewaga upGrad

Data Science i sztuczna inteligencja to obecnie dwie najbardziej popularne dziedziny w branży, a jeśli chcesz zbudować karierę w Data Science, zdobycie umiejętności głębokiego uczenia się i NLP okaże się korzystne dla Twojej kariery zawodowej.

upGrad oferuje bezpłatny kurs głębokiego uczenia się, który jest idealny dla aspirantów Data Science. Ten bezpłatny kurs głębokiego uczenia się jest oferowany w ramach inicjatywy upStart-Priceless Learning. Jest to dobrze zaprojektowany kurs, który nauczy Cię podstaw głębokiego uczenia się i pomoże zbudować mocne podstawy w NLP.

Nauczony przez kompetentnych ekspertów branżowych i mentorów, poznasz różne koncepcje głębokiego uczenia się, w tym sieci neuronowe, funkcje aktywacji, powiększanie danych itp. Opanowanie tych koncepcji pomoże Ci w tworzeniu innowacyjnych projektów ML w celu rozwiązywania rzeczywistych wyzwań.

Kurs trwa cztery tygodnie i jest podzielony na trzy moduły

Matematyka do analizy danych

Ten moduł koncentruje się na nauczaniu kandydatów o podstawowych narzędziach i technikach matematycznych wymaganych do zrozumienia koncepcji głębokiego uczenia się i NLP. Dowiesz się również o składni NumPy, tablicach NumPy oraz czyszczeniu i ekstrakcji danych za pomocą Pythona.

Wprowadzenie do głębokiego uczenia

Drugi moduł uczy podstaw sieci neuronowych (feedforward i backpropagation). Uczniowie opracują również projekt głębokiego uczenia się, aby zidentyfikować odręczne cyfry.

Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego

Trzeci moduł wprowadza uczniów w podstawy NLP. Uczy również kandydatów, jak używać wyrażeń regularnych do tworzenia narzędzi do poprawiania pisowni, mieszania fonetycznego, wykrywania spamu itp.

Podsumowując, uczenie głębokie to cenna umiejętność, która może otworzyć obiecujące możliwości kariery w dziedzinie Data Science. W miarę jak coraz więcej organizacji zacznie zgłębiać niuanse uczenia głębokiego, w tej dziedzinie pojawią się nowe role zawodowe.

Trzeba przeczytać: Pomysły na projekty głębokiego uczenia się

Jak zaczac

Aby bezpłatnie dołączyć do naszego kursu online dotyczącego uczenia maszynowego, wykonaj następujące proste kroki:

• Przejdź na naszą stronę startową
• Wybierz kurs, do którego chcesz dołączyć
• Zarejestrować

Wszystkie kursy dostępne na naszej stronie upStart są dostępne za darmo i nie wymagają żadnych inwestycji pieniężnych. Kursy te pomogą Ci rozpocząć przygodę z nauką i zapoznać się z podstawami tak skomplikowanych przedmiotów.

Zarejestruj się tutaj, aby już dziś dołączyć do naszego bezpłatnego kursu uczenia maszynowego.

Jeśli masz jakieś pytania lub sugestie, daj nam znać w komentarzach. Chcielibyśmy usłyszeć od ciebie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.