Curs online gratuit de Deep Learning cu certificare [2022]

Progresele în domeniul științei datelor transformă industria cu un pas rapid, chiar și atunci când vorbim. În timp ce se preconizează că piața globală de inteligență artificială va crește cu aproape 54%, ajungând la 22,6 miliarde USD până în 2021, piața de deep learning este de așteptat să crească cu un CAGR de 41,7% pentru a ajunge la o dimensiune a pieței de 18,16 miliarde USD până în 2023.

Aceste statistici doar dovedesc că inteligența artificială și învățarea profundă conduc industria, pătrunzând aproape în toate sectoarele, inclusiv IT, sănătate, educație, jocuri etc. Aplicațiile și cazurile de utilizare ale ML și ale învățării profunde sunt numeroase și variate.

Au schimbat deja modul în care interacționăm cu lumea din jurul nostru, modul în care ne desfășurăm rutina zilnică și comportamentul nostru de consum. Și inutil să spunem că aceste tehnologii noi vor continua să ne schimbe împrejurimile și viețile în anii următori.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă este un subset al învățării automate care își propune să antreneze mașini prin algoritmi (rețele neuronale) inspirate și proiectate după structura creierului biologic. Obiectivul principal al învățării profunde este de a învăța mașinile ceea ce vine în mod natural oamenilor – să învețe prin exemple și experiență.

Învățarea profundă folosește arhitecturi de rețele neuronale care cuprind mai multe straturi ascunse în interior, variind de la 2-3 la 150 de straturi. De aici provine numele „învățare profundă”. De obicei, seturi mari de date (etichetate) sunt folosite pentru a antrena modele de învățare profundă și arhitecturi de rețele neuronale. Acest lucru permite modelelor să învețe și să se adapteze la caracteristicile direct din setul de date, în loc să se bazeze pe extragerea manuală a caracteristicilor.

Învățarea profundă antrenează modele de computer pentru a efectua sarcini de clasificare direct din text, imagine sau date audio. Când sunt instruite în mod adecvat, modelele de învățare profundă ating o acuratețe la nivel înalt, uneori chiar depășind capacitățile umane. Este o tehnologie de învățare profundă care alimentează mașinile autonome, sistemele de recunoaștere a vocii, asistenții virtuali, sistemele de detectare a fraudelor și procesarea limbajului natural (NLP). Învață tehnici de învățare profundă.

De ce contează învățarea profundă?

Învățarea profundă câștigă rapid popularitate în toate industriile, deoarece promite niveluri de neegalat de acuratețe și eficiență. Deși modelele de învățare profundă sunt în general antrenate pe date etichetate, odată instruite, ele devin adepți la „învățare nesupravegheată”, ceea ce înseamnă că pot extrage informații valoroase din date brute (nestructurate sau neetichetate).

Acesta este motivul pentru care învățarea profundă este acum utilizată în multe domenii - de la realizarea de diagnostice medicale rapide și precise până la îmbunătățirea personalizării pentru companiile de comerț electronic.

Iată câteva aplicații ale învățării profunde

Conducere automată – Companii precum Google și Tesla experimentează învățarea profundă pentru a îmbunătăți conducerea automată. Având la bază învățarea profundă, mașinile cu conducere autonomă pot detecta automat obiecte precum semne de oprire, semafoare, vehicule, pietoni etc.

Automatizare industrială – Astăzi, un număr tot mai mare de companii utilizează tehnologia de deep learning pentru a îmbunătăți siguranța lucrătorilor în unitățile de producție, în special în jurul mașinilor grele. Sistemele de învățare profundă pot detecta automat când lucrătorii/obiectele sunt nesigure și îi pot alerta, prevenind accidentele nedorite.

Aerospațial – Organizațiile aerospațiale folosesc învățarea profundă pentru a identifica obiectele de pe sateliți pentru a localiza zonele de interes și pentru a identifica zone sigure/nesigure pentru trupe și aterizarea cu succes a navelor spațiale.

Cercetare medicală – Învățarea profundă are cazuri de utilizare extinse în domeniul cercetării medicale. De exemplu, în colaborare cu NantWorks, cercetătorii de la UCLA au dezvoltat un microscop alimentat de inteligență artificială și de învățare profundă pentru a detecta celulele canceroase în câteva milisecunde - de sute de ori mai rapid decât orice altă metodă.

Asistență virtuală – Învățarea profundă este tehnologia din spatele traducerii vorbirii și a auzului automat. Asistenții personali inteligenți precum Alexa și Siri sunt două dintre cele mai bune exemple de aplicații de deep learning pentru asistență virtuală.

Recunoaștere vizuală – Tehnologia de învățare profundă este utilizată pentru a dezvolta sisteme de recunoaștere a imaginilor de ultimă generație. Aceste sisteme pot clasifica și sorta imaginile în funcție de mai mulți factori, cum ar fi locația, datele, fețele, obiectele și evenimentele.

Detectarea fraudelor – industria BFSI folosește învățarea profundă pentru a preveni și a minimiza activitățile frauduloase în domeniul digital. Modelele de învățare profundă sunt antrenate pentru a identifica modelele de tranzacții ale clienților, scorurile de credit și orice comportament anormal sau valori anormale în tranzacțiile lor online. De asemenea, tehnicile ML precum clasificarea și regresia sunt utilizate pentru detectarea fraudelor.

Citește și: Cerințe preliminare pentru învățare profundă

Învață NLP gratuit: Avantajul upGrad

Știința datelor și inteligența artificială sunt două dintre cele mai întâlnite domenii din industrie în acest moment, iar dacă doriți să vă construiți o carieră în Știința datelor, obținerea abilităților de învățare profundă și NLP se va dovedi benefică pentru cariera dumneavoastră profesională.

upGrad are un curs gratuit de învățare profundă, care este perfect pentru aspiranții la știința datelor. Acest curs gratuit de deep learning este oferit în cadrul inițiativei upStart-Priceless Learning. Este un curs bine conceput care vă va învăța elementele fundamentale ale învățării profunde și vă va ajuta să construiți o bază solidă în NLP.

Predat de experți și mentori competenți din industrie, veți învăța despre diferitele concepte de deep learning, inclusiv rețele neuronale, funcții de activare, creșterea datelor etc. Stăpânirea acestor concepte vă va ajuta să construiți proiecte inovatoare ML pentru rezolvarea provocărilor din lumea reală.

Cursul durează patru săptămâni și este împărțit în trei module

Matematică pentru analiza datelor

Acest modul se concentrează pe predarea candidaților despre instrumentele și tehnicile matematice esențiale necesare pentru a înțelege conceptele de învățare profundă și NLP. Veți afla, de asemenea, despre sintaxa NumPy, matricele NumPy și despre curățarea și extragerea datelor prin Python.

Introducere în învățarea profundă

Al doilea modul învață elementele de bază ale rețelelor neuronale (Feedforward și Backpropagation). Cursanții vor dezvolta, de asemenea, un proiect de deep learning pentru a identifica cifrele scrise de mână.

Introducere în procesarea limbajului natural

Al treilea modul îi prezintă pe cursanți la elementele de bază ale NLP. De asemenea, îi învață pe candidați cum să folosească regex pentru a construi instrumente pentru corectarea ortografiei, hashing fonetic, detectarea spam-ului etc.

În concluzie, învățarea profundă este o abilitate valoroasă care poate deschide oportunități promițătoare de carieră în știința datelor. Pe măsură ce mai multe organizații încep să exploreze nuanțele învățării profunde, vor apărea noi roluri de muncă în acest domeniu.

Trebuie citit: Idei de proiecte de învățare profundă

Cum să înceapă

Pentru a participa gratuit la cursul nostru online de învățare automată, urmați acești pași simpli:

• Accesați pagina noastră upStart
• Alegeți cursul la care doriți să vă înscrieți
• Inregistreaza-te

Toate cursurile prezente pe pagina noastră upStart sunt disponibile gratuit și nu necesită nicio investiție monetară. Aceste cursuri vă ajută să vă începeți călătoria de învățare și să vă familiarizați cu elementele de bază ale unor subiecte atât de complicate.

Înscrieți-vă aici pentru a participa astăzi la cursul nostru gratuit de învățare automată.

Dacă aveți întrebări sau sugestii, vă rugăm să ne spuneți prin comentarii. Ne-am bucura sa primim vesti de la tine.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.