Лучшие онлайн-курсы и сертификаты по глубокому обучению в 2022 году [для студентов и работающих специалистов]

Технология глубокого обучения недавно стала популярной областью машинного обучения. Его быстрорастущая популярность в основном связана с огромным неиспользованным потенциалом для реальных приложений. Хотя сейчас у нас есть много продвинутых приложений глубокого обучения, таких как автономные автомобили, рекомендательные механизмы и интеллектуальные виртуальные помощники, мы наблюдаем только верхушку айсберга.

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это продвинутая ветвь машинного обучения, предназначенная для имитации схемы обработки биологического мозга для создания осмысленных идей для принятия решений на основе данных. Технология глубокого обучения использует возможности искусственных нейронных сетей (ИНС), чтобы имитировать способность биологического мозга обрабатывать данные.

Нейронные сети могут учиться на неструктурированных и немаркированных данных с минимальным контролем человека или без него. ANN состоит из нескольких уровней, организованных в иерархическую структуру. Когда информация проходит первый уровень в иерархии, она преобразует данные в немного более сложные данные и передает их на следующий уровень. Этот процесс продолжается до тех пор, пока данные не достигнут последнего уровня для получения желаемого результата.

Технология глубокого обучения используется для обнаружения объектов, распознавания речи, машинного перевода, распознавания лиц, систем обнаружения заболеваний и многого другого. Сегодня Deep Learning используется в розничной торговле, производстве, здравоохранении, сельском хозяйстве, гостиничном бизнесе, кибербезопасности и энергетике, и это лишь некоторые из них.

По мере расширения и диверсификации отраслевого применения глубокого обучения будет расти и спрос на опытных и квалифицированных специалистов по глубокому обучению. Если вы стремитесь построить карьеру в области науки о данных, приобретение навыков глубокого обучения может стать настоящим поворотным моментом в вашей карьере. Лучший способ начать свое путешествие по глубокому обучению — записаться на курсы глубокого обучения.

Продолжайте читать до конца, чтобы узнать о лучших курсах глубокого обучения, которые стоят вашего времени и денег!

Лучшие курсы глубокого обучения

Вот список лучших онлайн-курсов по глубокому обучению, предлагаемых лучшими в игре:

1. Гугл

Google активно занимается разработкой технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Google всегда активно способствовал росту сообщества Data Science, начиная с разработки инновационных продуктов и заканчивая проведением соответствующих курсов по этим новым технологиям.

Google предлагает целый ряд учебных ресурсов и программ по искусственному интеллекту и машинному обучению для аспирантов Data Science. По сути, Learn with Google AI — это информационный центр для всех, кто хочет узнать об основных концепциях машинного обучения и глубокого обучения и отточить свои практические технологические навыки.

Ускоренный курс ML

Этот бесплатный онлайн-курс по машинному обучению изначально был разработан для сотрудников Google как часть двухдневного учебного лагеря. 15-часовой курс направлен на ознакомление учащихся с фундаментальными концепциями машинного обучения. Он включает в себя более 25 уроков, более 30 упражнений, интерактивные визуализации и практические примеры, которые помогут вам лучше понять машинное обучение и глубокое обучение.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Эта учебная программа научит вас, как использовать последние разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта для стимулирования инноваций. Вы можете исследовать и работать с инструментами Google Cloud, такими как BigQuery, Cloud Speech API, Datalab и TensorFlow. Кроме того, вы узнаете, как интегрировать эти инструменты с API-интерфейсами машинного обучения, такими как Cloud Vision.

Помимо этого, курс включает в себя другие соответствующие модули, такие как машинное обучение в Google Cloud, автоматизация взаимодействия с помощью ИИ контакт-центра и изучение моделей машинного обучения с помощью объяснимого ИИ.

2. Линкедин

Удивительно, но LinkedIn имеет обширный пул учебных ресурсов по искусственному интеллекту, машинному обучению и глубокому обучению. Эти курсы могут длиться от 10 минут до 16 часов, предлагая углубленные знания по конкретным темам и помогая энтузиастам Data Science приобрести нишевые навыки.

Прикладное машинное обучение: основы

Это первая часть курса LinkedIn по прикладному машинному обучению, разделенного на пять модулей: введение, основы машинного обучения, исследовательский анализ данных и очистка данных, измерение успеха, оптимизация модели и сквозной конвейер.

Помимо получения глубоких знаний об машинном обучении, студенты узнают о разнице между технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Таким образом, курс охватывает основные основы ML, от основных концепций до использования правильных инструментов и алгоритмов ML для создания конвейера для разработки модели ML.

Совершенствуйте свои навыки в области глубокого обучения и нейронных сетей.

В этом курсе LinkedIn вы узнаете все о концепциях, инструментах и ​​приложениях машинного обучения и глубокого обучения всего за 17 часов! Курс состоит из девяти модулей: Создание приложений глубокого обучения с помощью Keras 2.0, Глубокое обучение:

Распознавание лиц, Глубокое обучение: распознавание изображений, Создание и развертывание приложений глубокого обучения с помощью TensorFlow, Нейронные сети и сверточные нейронные сети Основное обучение, Изучение TensorFlow с помощью JavaScript, Ускорение TensorFlow с помощью Google Machine Learning Engine, Введение в AWS DeepLens, НЛП с Python для Основы машинного обучения. Как видно, этот курс научит вас нескольким аспектам машинного обучения и глубокого обучения, и к его концу вы будете готовы взять на себя сложные роли в науке о данных.

3. Майкрософт

Как и Google, Microsoft активно инвестирует в искусственный интеллект и машинное обучение. Он стремится расширить возможности организаций, профессионалов и студентов, демократизируя знания об искусственном интеллекте, предлагая множество интерактивных курсов по искусственному интеллекту, машинному обучению и глубокому обучению.

Класс искусственного интеллекта Майкрософт

Microsoft заключила партнерское соглашение с NASSCOM FutureSkills, чтобы создать и предоставить уникальную возможность обучения — серию AI Classroom. Серия учебных занятий включает три модуля, охватывающих основы искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения. Он направлен на то, чтобы научить кандидатов наук о данных овладевать знаниями в своей предметной области с помощью простых в использовании модулей, имитационных демонстраций, а также практических заданий и семинаров.

По завершении курса учащиеся получат глубокое понимание различных когнитивных инструментов и того, как их использовать для создания интеллектуальных решений.

Профессиональная программа Microsoft для ИИ

Этот курс Microsoft посвящен искусственному интеллекту и предназначен для специалистов по науке о данных, которые хотят расширить свои знания и способности в области искусственного интеллекта. Студенты, заинтересованные в работе в сфере искусственного интеллекта, также могут пройти этот курс.

Он включает в себя десять курсов, охватывающих такие основы, как математика, статистика, анализ данных, компьютерное зрение, Python, Azure ML, распознавание речи, глубокое обучение и НЛП. Курсы требуют от 8 до 16 часов обучения.

4. Амазонка

После запуска Amazon Web Services гигант электронной коммерции запустил два курса по машинному обучению и глубокому обучению, чтобы обучить энтузиастов и экспертов Data Science и научить их использовать потенциал Amazon Web Services.

Введение в машинное обучение

Этот бесплатный курс Amazon лучше всего подходит для ИТ-разработчиков, архитекторов и руководителей, знакомых с основами AWS. За 40 минут курс предлагает подробный обзор машинного обучения, объясняет все соответствующие термины, подробно описывает пример использования и учит, как интегрировать решения AI и ML в бизнес-стратегии или процессы разработки продуктов.

Глубокое обучение на AWS

Этот курс Amazon представляет собой однодневную программу, предназначенную для кандидатов, заинтересованных в углубленном изучении работы AWS. Это учебный курс под руководством инструктора, который научит вас использовать решения AWS для глубокого обучения. Таким образом, вы узнаете, как запускать модели глубокого обучения в облаке, используя Deep Learning на базе Amazon EC2, Amazon Machine Image (AMI) и инфраструктуру MXNet. Кроме того, вы также узнаете о распознавании изображений, распознавании речи и переводе речи.

Читайте также: Краткосрочные курсы по трудоустройству

5. апГрад

upGrad стремится стать пионером онлайн-обучения в Индии, предлагая передовые курсы по самым актуальным темам в отрасли, включая науку о данных, машинное обучение, искусственный интеллект, блокчейн и многое другое.

Сертификация PG в области машинного обучения и глубокого обучения

Этот 6-месячный курс предназначен для работающих профессионалов. Этот курс, охватывающий более 240+ часов обучения, включает в себя пять модулей: набор инструментов для обработки и анализа данных, статистика и исследовательский анализ данных, машинное обучение, машинное обучение II и глубокое обучение. Помимо преподавания теоретических концепций, учащиеся также работают над различными отраслевыми проектами, кейсами и заданиями. По окончании курса студенты получают помощь в трудоустройстве.

Сертификация PG в области машинного обучения и НЛП

В этом 6-месячном курсе вы не только изучите все основы машинного обучения и обработки естественного языка, но также будете работать с такими инструментами, как Python, Pandas, Numpy, NLTK, MySQL и Excel. Программа включает более пяти отраслевых проектов и тематических исследований. Студенты получают наставничество и помощь в трудоустройстве от опытных инструкторов IIIT-Bangalore.

Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Этот курс upGrad проводится в сотрудничестве с IIT-Madras и Ливерпульским университетом Джона Мура. Через 18 месяцев программа будет охватывать такие области, как обработка больших данных с помощью Spark, развертывание моделей машинного обучения, контролируемое и неконтролируемое машинное обучение и прогнозная аналитика.

Набор инструментов включает Python, TensorFlow, MySQL, Hadoop, Hive, Spark и AWS. Студенты работают над более чем 25 тематическими исследованиями, заданиями, семинарами и четырехнедельным отраслевым проектом Capstone.

Заключение

Если вы хотите повысить квалификацию для смены карьеры или просто заинтересованы в получении знаний и навыков в области науки о данных, вам следует рассмотреть эти курсы!

Мы надеемся, что это поможет!