2022 年最佳深度学习在线课程和认证 [面向学生和工作专业人士]
已发表: 2021-01-01深度学习技术最近成为机器学习下的热门趋势领域。 它的迅速普及主要是由于在实际应用中尚未开发的巨大潜力。 尽管现在我们拥有许多先进的深度学习应用程序，例如自动驾驶汽车、推荐引擎和智能虚拟助手，但我们所看到的只是冰山一角。
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什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一个高级分支，旨在模仿生物大脑的处理模式，为数据驱动的决策创造有意义的见解。 深度学习技术利用人工神经网络 (ANN) 的力量来模仿生物大脑的数据处理能力。
神经网络可以在最少或无需人工监督的情况下从非结构化和未标记的数据中学习。 ANN 包括以分层结构排列的多个层。 当信息通过层次结构中的第一层时，它将数据转换为更复杂的数据并将其传递到下一层。 这个过程一直持续到数据到达最后一层以提供所需的输出。
深度学习技术用于对象检测、语音识别、机器翻译、面部识别、疾病检测系统等等。 如今，零售、制造、医疗保健、农业、酒店、网络安全和能源行业等都在使用深度学习。
随着深度学习行业应用的扩展和多样化，对熟练和合格的深度学习专家的需求也将增加。 如果您渴望在数据科学领域建立职业生涯，那么获得深度学习技能可能是您职业生涯的真正转折点。 开始深度学习之旅的最佳方式是注册深度学习课程。
继续阅读直到最后，找出最值得您花时间和金钱的深度学习课程！
最佳深度学习课程
以下是游戏中最好的提供的最好的在线深度学习课程列表：
1. 谷歌
谷歌一直积极参与其对人工智能、机器学习和深度学习技术的追求。 从开发创新产品到提供有关这些新兴技术的相关课程，Google 一直为发展数据科学社区做出积极贡献。
谷歌为有志于数据科学的人提供一整套 AI/ML 学习资源和计划。 从本质上讲， Learn with Google AI是一个信息中心，适用于任何想要了解核心 ML 和深度学习概念并提高他们在现实世界中的技术技能的人。
机器学习速成课程
这个免费的在线 ML 课程最初是为 Google 员工设计的，是为期 2 天的新兵训练营的一部分。 15 小时的课程侧重于向学习者介绍 ML 的基本概念。 它包括 25 多个课程、30 多个练习、交互式可视化和真实案例研究，以帮助您更好地理解机器学习和深度学习。
机器学习和人工智能
该培训计划教您如何利用 ML 和 AI 的最新发展来促进创新。 您可以探索和使用 Google Cloud 工具，例如 BigQuery、Cloud Speech API、Datalab 和 TensorFlow。 此外，您还将了解如何将这些工具与 Cloud Vision 等机器学习 API 集成。
除此之外，该课程还包括其他相关模块，例如 Google Cloud 上的 ML、与 Contact Center AI 的自动化交互以及使用可解释的 AI 探索 ML 模型。
2. 领英
令人惊讶的是，LinkedIn 拥有大量关于 AI、ML 和深度学习的学习资源。 这些课程的时间从 10 分钟到 16 小时不等，提供有关特定主题的深入知识，并帮助数据科学爱好者获得利基技能。
应用机器学习：基础
这是 LinkedIn 应用 ML 课程的第一部分，分为五个模块 - 介绍、ML 基础、探索性数据分析和数据清理、衡量成功、优化模型和端到端管道。
除了深入了解 ML 之外，学生还了解 AI、ML 和深度学习技术之间的区别。 因此，该课程涵盖了 ML 的基本基础，从核心概念到使用正确的 ML 工具和算法来创建用于 ML 模型开发的管道。
提升您在深度学习和神经网络方面的技能
在这个 LinkedIn 课程中，您将在 17 小时内了解所有关于 ML 和深度学习的概念、工具及其应用程序！ 该课程由九个模块组成：使用 Keras 2.0 构建深度学习应用程序，深度学习：
人脸识别、深度学习：图像识别、使用 TensorFlow、神经网络和卷积神经网络构建和部署深度学习应用程序基本训练、使用 JavaScript 学习 TensorFlow、使用 Google 机器学习引擎加速 TensorFlow、AWS DeepLens 简介、使用 Python 进行 NLP机器学习要点。 可见，本课程将在 ML 和深度学习的多个方面对您进行培训，到最后，您将准备好在数据科学中担任具有挑战性的角色。
3.微软
与谷歌一样，微软在人工智能和机器学习方面投入巨资。 它旨在通过提供大量关于人工智能、机器学习和深度学习的互动课程，使人工智能知识民主化，从而赋予组织、专业人士和学生权力。
微软人工智能教室
Microsoft 已与 NASSCOM FutureSkills 合作创建并提供独一无二的学习体验 - AI 课堂系列。 课堂系列包括三个模块，涵盖人工智能、机器学习和深度学习的基础知识。 它旨在通过易于使用的模块、模拟演示以及实际作业和研讨会来培训数据科学有志者掌握他们的领域知识。
学生将深入了解不同的认知工具，以及如何使用它们在课程完成时构建智能解决方案。
微软人工智能专业计划
此 Microsoft 课程侧重于 AI，专为希望扩展其 AI 知识和能力的数据科学专业人士而设计。 有兴趣进入人工智能领域的学生也可以参加本课程。
它包括十门课程，涵盖数学、统计学、数据分析、计算机视觉、Python、Azure ML、语音识别、深度学习和 NLP 等基本知识。 这些课程需要 8 到 16 小时的学习时间。
4.亚马逊
在推出亚马逊网络服务之后，这家电子商务巨头推出了两门关于机器学习和深度学习的课程，以教育数据科学爱好者和专家，并教他们如何利用亚马逊网络服务的潜力。
机器学习简介
这个免费的 Amazon 课程最适合了解 AWS 基础知识的 IT 开发人员、架构师和决策者。 在 40 分钟内，该课程提供了机器学习的详细概述，解释了所有相关术语，详细阐述了一个用例，并教授如何将 AI 和 ML 解决方案集成到业务战略或产品开发流程中。
AWS 上的深度学习
此 Amazon 课程是为期一天的课程，专为有兴趣深入了解 AWS 工作原理的候选人而设计。 这是一个讲师指导的培训课程，教您如何利用 AWS 解决方案进行深度学习。 因此，您将学习如何使用基于 Amazon EC2 的深度学习、Amazon 机器映像 (AMI) 和 MXNet 框架在云上运行深度学习模型。 此外，您还将了解图像识别、语音识别和语音翻译。
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5.升级
upGrad 致力于成为印度在线学习的先驱，提供业界最热门话题的前沿课程，包括数据科学、机器学习、人工智能、区块链等等。
机器学习和深度学习 PG 认证
这个为期 6 个月的课程专为在职专业人士设计。 本课程涵盖超过 240 多个小时的学习时间，包括五个模块——数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、机器学习 II 和深度学习。 除了教授理论概念外，学习者还从事不同的行业项目、案例研究和作业。 课程完成后，学生将获得安置帮助。
机器学习和 NLP 的 PG 认证
在这个为期 6 个月的课程中，您不仅将学习机器学习和自然语言处理的所有基础知识，还将使用 Python、Pandas、Numpy、NLTK、MySQL 和 Excel 等工具。 该计划包括五个以上的行业项目和案例研究。 学生从 IIIT-Bangalore 的专家导师那里获得专门的指导和安置帮助。
机器学习和人工智能理学硕士
这个 upGrad 课程是与 IIT-Madras 和利物浦约翰摩尔斯大学合作提供的。 在 18 个月内，该计划将涵盖使用 Spark 进行大数据处理、部署 ML 模型、监督和非监督 ML 以及预测分析等领域。
该工具套件包括 Python、TensorFlow、MySQL、Hadoop、Hive、Spark 和 AWS。 学生参与超过 25 个案例研究、作业、研讨会和为期 4 周的行业顶点项目。
结论
如果您正在寻求提升职业转型的技能，或者只是对获得数据科学知识和技能感兴趣，那么您应该考虑这些课程！
我们希望这会有所帮助！