Бесплатный онлайн-курс по глубокому обучению с сертификацией [2022]

Достижения в области науки о данных меняют отрасль не по дням, а по часам, прямо сейчас. В то время как мировой рынок искусственного интеллекта , по прогнозам, вырастет почти на 54% и достигнет 22,6 млрд долларов США к 2021 году, ожидается, что рынок глубокого обучения будет расти со среднегодовым темпом роста 41,7% и достигнет размера рынка 18,16 млрд долларов США к 2023 году.

Эти статистические данные только доказывают, что ИИ и глубокое обучение правят отраслью, проникая практически во все сектора, включая ИТ, здравоохранение, образование, игры и т. д. Приложения и варианты использования МО и глубокого обучения многочисленны и разнообразны.

Они уже изменили то, как мы взаимодействуем с окружающим миром, как мы ведем повседневную жизнь и наше поведение при потреблении. И нет нужды говорить, что эти технологии нового века будут продолжать изменять наше окружение и нашу жизнь еще долгие годы.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, целью которого является обучение машин с помощью алгоритмов (нейронных сетей), вдохновленных и разработанных по образцу структуры биологического мозга. Основная цель глубокого обучения — научить машины тому, что естественно для людей — учиться на примерах и опыте.

Глубокое обучение использует архитектуры нейронных сетей, включающие несколько скрытых слоев внутри, от 2-3 до 150 слоев. Отсюда и произошло название «глубокое» обучение. Обычно для обучения моделей глубокого обучения и архитектур нейронных сетей используются большие наборы данных (размеченных). Это позволяет моделям учиться и адаптироваться к функциям непосредственно из набора данных, вместо того, чтобы полагаться на ручное извлечение функций.

Глубокое обучение обучает компьютерные модели выполнять задачи классификации непосредственно из текстовых, графических или аудиоданных. При адекватном обучении модели глубокого обучения достигают высокого уровня точности, иногда даже превосходя возможности человека. Это технология глубокого обучения, на которой работают автономные автомобили, системы распознавания голоса, виртуальные помощники, системы обнаружения мошенничества и обработка естественного языка (NLP). Изучите методы глубокого обучения.

Почему глубокое обучение имеет значение?

Глубокое обучение быстро набирает популярность в различных отраслях, поскольку оно обещает непревзойденный уровень точности и эффективности. Хотя модели глубокого обучения обычно обучаются на размеченных данных, после обучения они становятся способными к «обучению без учителя», что означает, что они могут извлекать ценную информацию из необработанных (неструктурированных или неразмеченных) данных.

Именно поэтому глубокое обучение в настоящее время используется во многих областях — от быстрой и точной медицинской диагностики до повышения персонализации для компаний электронной коммерции.

Вот несколько приложений глубокого обучения

Автоматизированное вождение . Такие компании, как Google и Tesla, экспериментируют с глубоким обучением, чтобы улучшить автоматизированное вождение. Благодаря глубокому обучению беспилотные автомобили могут автоматически обнаруживать такие объекты, как знаки остановки, светофоры, транспортные средства, пешеходы и т. д.

Промышленная автоматизация . Сегодня все больше компаний используют технологию глубокого обучения для повышения безопасности рабочих на производственных предприятиях, особенно в тяжелом машиностроении. Системы глубокого обучения могут автоматически обнаруживать, когда работники/объекты небезопасны, и предупреждать их, предотвращая нежелательные аварии.

Аэрокосмическая промышленность . Аэрокосмические организации используют глубокое обучение для идентификации объектов со спутников, чтобы определить области интереса и определить безопасные/небезопасные зоны для войск и успешной посадки космического корабля.

Медицинские исследования . Глубокое обучение широко применяется в области медицинских исследований. Например, в сотрудничестве с NantWorks исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе разработали микроскоп на основе искусственного интеллекта и глубокого обучения для обнаружения раковых клеток за несколько миллисекунд — в сотни раз быстрее, чем любой другой метод.

Виртуальная помощь . Глубокое обучение — это технология, лежащая в основе перевода речи и автоматизированного слушания. Умные личные помощники, такие как Alexa и Siri, — два лучших примера приложений глубокого обучения для виртуальной помощи.

Визуальное распознавание . Технология глубокого обучения используется для разработки современных систем распознавания изображений. Эти системы могут классифицировать и сортировать изображения по множеству факторов, таких как местоположение, даты, лица, объекты и события.

Обнаружение мошенничества . Индустрия BFSI использует глубокое обучение для предотвращения и сведения к минимуму мошеннических действий в цифровой сфере. Модели глубокого обучения обучены выявлять модели транзакций клиентов, кредитные рейтинги и любое ненормальное поведение или выбросы в их онлайн-транзакциях. Кроме того, для обнаружения мошенничества используются такие методы машинного обучения, как классификация и регрессия.

Читайте также: Требования к глубокому обучению

Изучайте НЛП бесплатно: преимущество upGrad

Наука о данных и искусственный интеллект в настоящее время являются двумя наиболее развивающимися областями в отрасли, и если вы хотите построить карьеру в области науки о данных, приобретение навыков глубокого обучения и НЛП окажется полезным для вашей профессиональной карьеры.

У upGrad есть бесплатный курс глубокого обучения , который идеально подходит для аспирантов Data Science. Этот бесплатный курс глубокого обучения предлагается в рамках инициативы upStart-Priceless Learning. Это хорошо продуманный курс, который научит вас основам глубокого обучения и поможет заложить прочную основу в НЛП.

Под руководством компетентных отраслевых экспертов и наставников вы узнаете о различных концепциях глубокого обучения, включая нейронные сети, функции активации, увеличение данных и т. д. Освоение этих концепций поможет вам создавать инновационные проекты машинного обучения для решения реальных задач.

Курс длится четыре недели и разделен на три модуля.

Математика для анализа данных

Этот модуль посвящен обучению кандидатов основным математическим инструментам и методам, необходимым для понимания концепций глубокого обучения и НЛП. Вы также узнаете о синтаксисе NumPy, массивах NumPy, очистке и извлечении данных с помощью Python.

Введение в глубокое обучение

Второй модуль обучает основам нейронных сетей (Feedforward и Backpropagation). Учащиеся также разработают проект глубокого обучения для определения рукописных цифр.

Введение в обработку естественного языка

Третий модуль знакомит учащихся с основами НЛП. Он также учит кандидатов, как использовать регулярное выражение для создания инструментов для исправления орфографии, фонетического хеширования, обнаружения спама и т. д.

В заключение, глубокое обучение — это ценный навык, который может открыть многообещающие карьерные возможности в области Data Science. По мере того, как все больше организаций начинают изучать нюансы глубокого обучения, в этой области будут появляться новые должности.

Обязательно к прочтению: идеи проекта глубокого обучения

Как начать

Чтобы бесплатно присоединиться к нашему онлайн-курсу по машинному обучению, выполните следующие простые действия:

• Перейдите на нашу страницу upStart
• Выберите курс, к которому хотите присоединиться
• регистр

Все курсы, представленные на нашей странице upStart, доступны бесплатно и не требуют денежных вложений. Эти курсы помогут вам начать свое обучение и познакомиться с основами таких сложных предметов.

Зарегистрируйтесь здесь, чтобы присоединиться к нашему бесплатному курсу машинного обучения сегодня.

Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, сообщите нам об этом через комментарии. Мы хотели бы услышать от вас.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.