具有認證的深度學習免費在線課程 [2022]

就在我們說話的時候，數據科學的進步正在突飛猛進地改變著這個行業。 雖然全球人工智能市場預計將增長近 54%，到 2021 年達到 226 億美元，但深度學習市場預計將以 41.7% 的複合年增長率增長，到 2023 年達到 181.6 億美元的市場規模。

這些數據只能證明，人工智能和深度學習正在統治這個行業，幾乎滲透到每個領域，包括 IT、醫療保健、教育、遊戲等。機器學習和深度學習的應用和用例是多種多樣的。

它們已經改變了我們與周圍世界的互動方式、日常生活的方式以及我們的消費行為。 不用說，這些新時代的技術將在未來幾年繼續改變我們的環境和生活。

什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的一個子集，旨在通過受生物大腦結構啟發和設計的算法（神經網絡）來訓練機器。 深度學習的主要重點是教機器學習人類天生的東西——通過例子和經驗來學習。

深度學習使用包含多個隱藏層的神經網絡架構，從 2-3 層到 150 層不等。 這就是“深度”學習這個名字的由來。 通常，大量數據（標記）數據用於訓練深度學習模型和神經網絡架構。 這允許模型直接從數據集中學習和適應特徵，而不是依賴於手動特徵提取。

深度學習訓練計算機模型直接從文本、圖像或音頻數據中執行分類任務。 如果訓練得當，深度學習模型可以達到高水平的準確性，有時甚至超過人類的能力。 它是一種深度學習技術，可為自動駕駛汽車、語音識別系統、虛擬助手、欺詐檢測系統和自然語言處理 (NLP) 提供動力。 學習深度學習技術。

為什麼深度學習很重要？

深度學習在各行各業迅速普及，因為它保證了無與倫比的準確性和效率。 儘管深度學習模型通常在標記數據上進行訓練，但一旦經過訓練，它們就會變得擅長“無監督學習”，這意味著它們可以從原始（非結構化或未標記）數據中提取有價值的見解。

這正是深度學習現在被用於許多領域的原因——從快速準確的醫療診斷到增強電子商務公司的個性化。

以下是深度學習的一些應用

自動駕駛——谷歌和特斯拉等公司正在試驗深度學習來改進自動駕駛。 在深度學習的支持下，自動駕駛汽車可以自動檢測停車標誌、交通信號燈、車輛、行人等物體。

工業自動化——如今，越來越多的公司使用深度學習技術來提高製造部門的工人安全，尤其是在重型機械周圍。 深度學習系統可以自動檢測工人/物體何時不安全並提醒他們，防止意外事故。

航空航天——航空航天組織使用深度學習來識別來自衛星的物體，以定位感興趣的區域並確定部隊的安全/不安全區域以及航天器的成功著陸。

醫學研究——深度學習在醫學研究領域有著廣泛的用例。 例如，加州大學洛杉磯分校的研究人員與 NantWorks 合作開發了一種由人工智能和深度學習驅動的顯微鏡，可以在幾毫秒內檢測癌細胞——比任何其他方法快數百倍。

虛擬協助——深度學習是語音翻譯和自動聽力背後的技術。 Alexa 和 Siri 等智能個人助理是虛擬輔助深度學習應用程序的兩個最佳示例。

視覺識別——深度學習技術用於開發最先進的圖像識別系統。 這些系統可以根據位置、日期、面孔、對象和事件等多種因素對圖像進行分類和排序。

欺詐檢測——BFSI 行業正在利用深度學習來預防和減少數字領域的欺詐活動。 深度學習模型經過訓練，可以識別客戶交易模式、信用評分以及在線交易中的任何異常行為或異常值。 此外，分類和回歸等 ML 技術也用於欺詐檢測。

另請閱讀：深度學習先決條件

免費學習 NLP：upGrad 優勢

數據科學和人工智能是目前行業中最熱門的兩個領域，如果你想在數據科學領域建立職業生涯，獲得深度學習和 NLP 技能將證明對你的職業生涯大有裨益。

upGrad 有一個免費的深度學習課程，非常適合數據科學有志者。 這個免費的深度學習課程是在 upStart-Priceless Learning 倡議下提供的。 這是一門精心設計的課程，將教您深度學習的基礎知識，並幫助您在 NLP 中打下堅實的基礎。

由稱職的行業專家和導師教授，您將了解不同的深度學習概念，包括神經網絡、激活函數、數據增強等。掌握這些概念將幫助您構建創新的 ML 項目以解決現實世界的挑戰。

該課程為期四個星期，分為三個模塊

數據分析數學

該模塊側重於向考生教授理解深度學習和 NLP 概念所需的基本數學工具和技術。 您還將了解 NumPy 語法、NumPy 數組以及通過 Python 進行的數據清理和提取。

深度學習簡介

第二個模塊教授神經網絡的基礎知識（前饋和反向傳播）。 學習者還將開發一個深度學習項目來識別手寫數字。

自然語言處理簡介

第三個模塊向學習者介紹 NLP 的基礎知識。 它還教考生如何使用正則表達式來構建拼寫糾正、語音散列、垃圾郵件檢測等工具。

總而言之，深度學習是一項寶貴的技能，可以開闢有前途的數據科學職業機會。 隨著越來越多的組織開始探索深度學習的細微差別，該領域將出現新的工作角色。

必讀：深度學習項目理念

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