具有认证的深度学习免费在线课程 [2022]

就在我们说话的时候，数据科学的进步正在突飞猛进地改变着这个行业。 虽然全球人工智能市场预计将增长近 54%，到 2021 年达到 226 亿美元，但深度学习市场预计将以 41.7% 的复合年增长率增长，到 2023 年达到 181.6 亿美元的市场规模。

这些数据只能证明人工智能和深度学习正在统治这个行业，几乎渗透到每一个领域，包括 IT、医疗保健、教育、游戏等。机器学习和深度学习的应用和用例是多种多样的。

它们已经改变了我们与周围世界的互动方式、日常生活的方式以及我们的消费行为。 不用说，这些新时代的技术将在未来几年继续改变我们的环境和生活。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，旨在通过受生物大脑结构启发和设计的算法（神经网络）来训练机器。 深度学习的主要重点是教机器学习人类天生的东西——通过例子和经验来学习。

深度学习使用包含多个隐藏层的神经网络架构，从 2-3 层到 150 层不等。 这就是“深度”学习这个名字的由来。 通常，大量数据（标记）数据用于训练深度学习模型和神经网络架构。 这允许模型直接从数据集中学习和适应特征，而不是依赖于手动特征提取。

深度学习训练计算机模型直接从文本、图像或音频数据中执行分类任务。 如果训练得当，深度学习模型可以达到高水平的准确性，有时甚至超过人类的能力。 它是一种深度学习技术，可为自动驾驶汽车、语音识别系统、虚拟助手、欺诈检测系统和自然语言处理 (NLP) 提供动力。 学习深度学习技术。

为什么深度学习很重要？

深度学习在各行各业迅速普及，因为它保证了无与伦比的准确性和效率。 尽管深度学习模型通常在标记数据上进行训练，但一旦经过训练，它们就会变得擅长“无监督学习”，这意味着它们可以从原始（非结构化或未标记）数据中提取有价值的见解。

这正是深度学习现在被用于许多领域的原因——从快速准确的医疗诊断到增强电子商务公司的个性化。

以下是深度学习的一些应用

自动驾驶——谷歌和特斯拉等公司正在试验深度学习来改进自动驾驶。 在深度学习的支持下，自动驾驶汽车可以自动检测停车标志、交通信号灯、车辆、行人等物体。

工业自动化——如今，越来越多的公司使用深度学习技术来提高制造部门的工人安全，尤其是在重型机械周围。 深度学习系统可以自动检测工人/物体何时不安全并提醒他们，防止意外事故。

航空航天——航空航天组织使用深度学习来识别来自卫星的物体，以定位感兴趣的区域并确定部队的安全/不安全区域以及航天器的成功着陆。

医学研究——深度学习在医学研究领域有着广泛的用例。 例如，加州大学洛杉矶分校的研究人员与 NantWorks 合作开发了一种由人工智能和深度学习驱动的显微镜，可以在几毫秒内检测癌细胞——比任何其他方法快数百倍。

虚拟协助——深度学习是语音翻译和自动听力背后的技术。 Alexa 和 Siri 等智能个人助理是虚拟辅助深度学习应用程序的两个最佳示例。

视觉识别——深度学习技术用于开发最先进的图像识别系统。 这些系统可以根据位置、日期、面孔、对象和事件等多种因素对图像进行分类和排序。

欺诈检测——BFSI 行业正在利用深度学习来预防和减少数字领域的欺诈活动。 深度学习模型经过训练，可以识别客户交易模式、信用评分以及在线交易中的任何异常行为或异常值。 此外，分类和回归等 ML 技术也用于欺诈检测。

另请阅读：深度学习先决条件

免费学习 NLP：upGrad 优势

数据科学和人工智能是目前行业中最热门的两个领域，如果你想在数据科学领域建立职业生涯，获得深度学习和 NLP 技能将证明对你的职业生涯大有裨益。

upGrad 有一个免费的深度学习课程，非常适合数据科学有志者。 这个免费的深度学习课程是在 upStart-Priceless Learning 倡议下提供的。 这是一门精心设计的课程，将教您深度学习的基础知识，并帮助您在 NLP 中打下坚实的基础。

由称职的行业专家和导师教授，您将了解不同的深度学习概念，包括神经网络、激活函数、数据增强等。掌握这些概念将帮助您构建创新的 ML 项目以解决现实世界的挑战。

该课程为期四个星期，分为三个模块

数据分析数学

该模块侧重于向考生教授理解深度学习和 NLP 概念所需的基本数学工具和技术。 您还将了解 NumPy 语法、NumPy 数组以及通过 Python 进行的数据清理和提取。

深度学习简介

第二个模块教授神经网络的基础知识（前馈和反向传播）。 学习者还将开发一个深度学习项目来识别手写数字。

自然语言处理简介

第三个模块向学习者介绍 NLP 的基础知识。 它还教考生如何使用正则表达式来构建拼写纠正、语音散列、垃圾邮件检测等工具。

总而言之，深度学习是一项宝贵的技能，可以开辟有前途的数据科学职业机会。 随着越来越多的组织开始探索深度学习的细微差别，该领域将出现新的工作角色。

必读：深度学习项目理念

如何开始

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