หลักสูตรออนไลน์ฟรีการเรียนรู้เชิงลึกพร้อมใบรับรอง [2022]

ความก้าวหน้าใน Data Science กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอย่างก้าวกระโดด แม้ว่าเราจะพูดก็ตาม ในขณะที่ ตลาด AI ทั่วโลก คาดว่าจะเติบโตเกือบ 54% โดยมีมูลค่าถึง 22.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2564 แต่ ตลาดการเรียนรู้เชิงลึก คาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 41.7% เพื่อให้มีขนาดตลาดถึง 18.16 พันล้านดอลลาร์ในปี 2566

สถิติเหล่านี้พิสูจน์ได้เพียงว่า AI และการเรียนรู้เชิงลึกกำลังครองอุตสาหกรรม เจาะลึกเกือบทุกภาคส่วน รวมถึงไอที ​​การดูแลสุขภาพ การศึกษา เกม ฯลฯ แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานของ ML และการเรียนรู้เชิงลึกมีมากมายและหลากหลาย

สิ่งเหล่านี้ได้เปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับโลกรอบตัวเรา วิธีที่เราดำเนินกิจวัตรประจำวันของเรา และพฤติกรรมการบริโภคของเรา และไม่จำเป็นต้องพูดเลยว่าเทคโนโลยียุคใหม่เหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมและชีวิตของเราต่อไปในอีกหลายปีข้างหน้า

การเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร?

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนย่อยของแมชชีนเลิร์นนิงที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อฝึกเครื่องจักรผ่านอัลกอริธึม (โครงข่ายประสาทเทียม) ที่ได้รับแรงบันดาลใจและออกแบบตามโครงสร้างของสมองทางชีววิทยา จุดสนใจหลักของการเรียนรู้เชิงลึกคือการสอนเครื่องจักรให้รู้จักสิ่งที่มนุษย์เกิดตามธรรมชาติ – เพื่อเรียนรู้ผ่านตัวอย่างและประสบการณ์

การเรียนรู้เชิงลึกใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ประกอบด้วยเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่หลายชั้นภายใน ตั้งแต่ 2-3 ถึง 150 เลเยอร์ นี่คือที่มาของชื่อ “การเรียนรู้เชิงลึก” โดยปกติ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (ที่มีป้ายกำกับ) จะใช้ในการฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งช่วยให้โมเดลเรียนรู้และปรับให้เข้ากับคุณลักษณะได้โดยตรงจากชุดข้อมูล แทนที่จะอาศัยการแยกคุณลักษณะด้วยตนเอง

การเรียนรู้เชิงลึกจะฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์เพื่อดำเนินการจัดหมวดหมู่โดยตรงจากข้อมูลข้อความ รูปภาพ หรือเสียง เมื่อได้รับการฝึกฝนอย่างเพียงพอ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะมีความแม่นยำในระดับสูง ซึ่งบางครั้งอาจทำได้ดีกว่าความสามารถของมนุษย์ด้วยซ้ำ เป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกที่ขับเคลื่อนรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ระบบจดจำเสียง ผู้ช่วยเสมือน ระบบตรวจจับการฉ้อโกง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เรียนรู้เทคนิคการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

ทำไม Deep Learning ถึงมีความสำคัญ?

การเรียนรู้เชิงลึกกำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมต่างๆ เนื่องจากมีระดับความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ แต่เมื่อฝึกฝนแล้ว โมเดลเหล่านี้จะเชี่ยวชาญใน "การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล" ซึ่งหมายความว่าสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลดิบ (ไม่มีโครงสร้างหรือไม่มีป้ายกำกับ)

นี่คือเหตุผลที่ว่าทำไมจึงมีการใช้ Deep Learning ในหลาย ๆ ด้าน ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ที่รวดเร็วและแม่นยำ ไปจนถึงการปรับแต่งส่วนบุคคลสำหรับบริษัทอีคอมเมิร์ซ

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกบางส่วน

การขับขี่อัตโนมัติ – บริษัทต่างๆ เช่น Google และ Tesla กำลังทดลองใช้ Deep Learning เพื่อปรับปรุงการขับขี่อัตโนมัติ ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้เชิงลึก รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถตรวจจับวัตถุต่างๆ เช่น ป้ายหยุด ไฟจราจร ยานพาหนะ คนเดินถนน ฯลฯ ได้โดยอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม – ปัจจุบันมีบริษัทจำนวนมากขึ้นที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยของพนักงานในหน่วยการผลิต โดยเฉพาะบริเวณเครื่องจักรหนัก ระบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถตรวจจับได้โดยอัตโนมัติเมื่อคนงาน/วัตถุไม่ปลอดภัยและแจ้งเตือนพวกเขา เพื่อป้องกันอุบัติเหตุที่ไม่พึงประสงค์

การบินและอวกาศ – องค์กรการบินและอวกาศใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุวัตถุจากดาวเทียมเพื่อค้นหาพื้นที่ที่น่าสนใจและระบุโซนปลอดภัย/ไม่ปลอดภัยสำหรับกองกำลังและการลงจอดของยานอวกาศที่ประสบความสำเร็จ

การวิจัยทางการแพทย์ – การเรียนรู้เชิงลึกมีกรณีการใช้งานที่กว้างขวางในด้านการวิจัยทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น ในความร่วมมือกับ NantWorks นักวิจัยจาก UCLA ได้พัฒนา กล้องจุลทรรศน์ ที่ ขับเคลื่อนโดย AI และการเรียนรู้เชิงลึกในการตรวจหาเซลล์มะเร็งภายในไม่กี่มิลลิวินาที ซึ่งเร็วกว่าวิธีอื่นหลายร้อยเท่า

ความช่วยเหลือเสมือนจริง – การเรียนรู้เชิงลึกเป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังการแปลคำพูดและการได้ยินอัตโนมัติ ผู้ช่วยส่วนตัวที่ชาญฉลาด เช่น Alexa และ Siri เป็นสองตัวอย่างที่ดีที่สุดของแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับความช่วยเหลือเสมือนจริง

การจดจำภาพ – เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาระบบการจดจำภาพที่ล้ำสมัย ระบบเหล่านี้สามารถจำแนกและจัดเรียงรูปภาพตามปัจจัยต่างๆ เช่น สถานที่ วันที่ ใบหน้า วัตถุ และเหตุการณ์

การตรวจจับการฉ้อโกง – อุตสาหกรรม BFSI ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อป้องกันและลดกิจกรรมการฉ้อโกงในโดเมนดิจิทัล โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการฝึกฝนเพื่อระบุรูปแบบธุรกรรมของลูกค้า คะแนนเครดิต และพฤติกรรมหรือสิ่งผิดปกติใดๆ ในธุรกรรมออนไลน์ของพวกเขา นอกจากนี้ เทคนิค ML เช่น การจัดประเภทและการถดถอยยังใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง

อ่านเพิ่มเติม: ข้อกำหนดเบื้องต้นของการเรียนรู้เชิงลึก

เรียนรู้ NLP ฟรี: ข้อดีของ upGrad

Data Science และ AI เป็นสองสาขาที่เกิดขึ้นมากที่สุดในอุตสาหกรรมในขณะนี้ และหากคุณต้องการสร้างอาชีพใน Data Science การเรียนรู้เชิงลึกและทักษะ NLP จะเป็นประโยชน์สำหรับอาชีพการงานของคุณ

upGrad มี หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก ฟรี ที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้ต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกฟรีนี้เปิดสอนภายใต้ความคิดริเริ่ม upStart-Priceless Learning เป็นหลักสูตรที่ออกแบบมาอย่างดีซึ่งจะสอนพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและช่วยสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งใน NLP

สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและผู้ให้คำปรึกษา คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกที่แตกต่างกัน รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน การเสริมข้อมูล ฯลฯ การเรียนรู้แนวคิดเหล่านี้อย่างเชี่ยวชาญจะช่วยให้คุณสร้างโครงการ ML ที่เป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง

หลักสูตรนี้ใช้เวลาสี่สัปดาห์และแบ่งออกเป็นสามโมดูล

คณิตศาสตร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

โมดูลนี้เน้นการสอนผู้สมัครเกี่ยวกับเครื่องมือและเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นในการทำความเข้าใจแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกและ NLP คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับไวยากรณ์ NumPy, อาร์เรย์ NumPy และการล้างข้อมูลและการแยกข้อมูลผ่าน Python

บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก

โมดูลที่สองสอนพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม (Feedforward และ Backpropagation) ผู้เรียนจะได้พัฒนาโครงงานการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

โมดูลที่สามแนะนำผู้เรียนถึงพื้นฐานของ NLP นอกจากนี้ยังสอนผู้สมัครถึงวิธีใช้ regex เพื่อสร้างเครื่องมือสำหรับการแก้ไขการสะกด การแฮชการออกเสียง การตรวจจับสแปม ฯลฯ

โดยสรุป การเรียนรู้เชิงลึกเป็นทักษะที่มีคุณค่าที่สามารถเปิดโอกาสทางอาชีพด้าน Data Science ที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นไปได้ เมื่อมีองค์กรจำนวนมากขึ้นเริ่มสำรวจความแตกต่างของการเรียนรู้เชิงลึก บทบาทงานใหม่จะเกิดขึ้นในสาขานี้

ต้องอ่าน: แนวคิดโครงการเรียนรู้เชิงลึก

วิธีการเริ่มต้น

หากต้องการเข้าร่วมหลักสูตรการเรียนรู้ด้วยเครื่องออนไลน์ฟรี ให้ทำตามขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้:

• ไปที่หน้าเริ่มต้นของเรา
• เลือกหลักสูตรที่ต้องการเข้าร่วม
• ลงทะเบียน

หลักสูตรทั้งหมดที่มีอยู่ในหน้า upStart ของเรามีให้บริการฟรีและไม่ต้องลงทุนด้วยเงินใดๆ หลักสูตรเหล่านี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้และทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของวิชาที่ซับซ้อนดังกล่าว

ลงทะเบียนที่นี่เพื่อเข้าร่วมหลักสูตรแมชชีนเลิร์นนิงฟรีของเราวันนี้

หากคุณมีคำถามหรือข้อเสนอแนะใด ๆ โปรดแจ้งให้เราทราบผ่านความคิดเห็น เราชอบที่จะได้ยินจากคุณ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ