2022 年最佳深度學習在線課程和認證 [面向學生和工作專業人士]
已發表: 2021-01-01深度學習技術最近成為機器學習下的熱門趨勢領域。 它的迅速普及主要是由於在實際應用中尚未開發的巨大潛力。 儘管現在我們擁有許多先進的深度學習應用程序，例如自動駕駛汽車、推薦引擎和智能虛擬助手，但我們所看到的只是冰山一角。
目錄
什麼是深度學習？
深度學習是機器學習的一個高級分支，旨在模仿生物大腦的處理模式，為數據驅動的決策創造有意義的見解。 深度學習技術利用人工神經網絡 (ANN) 的力量來模仿生物大腦的數據處理能力。
神經網絡可以在最少或無需人工監督的情況下從非結構化和未標記的數據中學習。 ANN 包括以分層結構排列的多個層。 當信息通過層次結構中的第一層時，它將數據轉換為更複雜的數據並將其傳遞到下一層。 這個過程一直持續到數據到達最後一層以提供所需的輸出。
深度學習技術用於對象檢測、語音識別、機器翻譯、面部識別、疾病檢測系統等等。 如今，零售、製造、醫療保健、農業、酒店、網絡安全和能源行業等都在使用深度學習。
隨著深度學習行業應用的擴展和多樣化，對熟練和合格的深度學習專家的需求也將增加。 如果您渴望在數據科學領域建立職業生涯，那麼獲得深度學習技能可能是您職業生涯的真正轉折點。 開始深度學習之旅的最佳方式是註冊深度學習課程。
繼續閱讀直到最後，找出最值得您花時間和金錢的深度學習課程！
最佳深度學習課程
以下是遊戲中最好的提供的最好的在線深度學習課程列表：
1. 谷歌
谷歌一直積極參與其對人工智能、機器學習和深度學習技術的追求。 從開發創新產品到提供有關這些新興技術的相關課程，Google 一直為發展數據科學社區做出積極貢獻。
谷歌為有志於數據科學的人提供一整套 AI/ML 學習資源和計劃。 從本質上講， Learn with Google AI是一個信息中心，適用於任何想要了解核心 ML 和深度學習概念並提高他們在現實世界中的技術技能的人。
機器學習速成課程
這個免費的在線 ML 課程最初是為 Google 員工設計的，是為期 2 天的新兵訓練營的一部分。 15 小時的課程側重於向學習者介紹 ML 的基本概念。 它包括 25 多個課程、30 多個練習、交互式可視化和真實案例研究，以幫助您更好地理解機器學習和深度學習。
機器學習和人工智能
該培訓計劃教您如何利用 ML 和 AI 的最新發展來促進創新。 您可以探索和使用 Google Cloud 工具，例如 BigQuery、Cloud Speech API、Datalab 和 TensorFlow。 此外，您還將了解如何將這些工具與 Cloud Vision 等機器學習 API 集成。
除此之外，該課程還包括其他相關模塊，例如 Google Cloud 上的 ML、與 Contact Center AI 的自動化交互以及使用可解釋的 AI 探索 ML 模型。
2. 領英
令人驚訝的是，LinkedIn 擁有大量關於 AI、ML 和深度學習的學習資源。 這些課程的時間從 10 分鐘到 16 小時不等，提供有關特定主題的深入知識，並幫助數據科學愛好者獲得利基技能。
應用機器學習：基礎
這是 LinkedIn 應用 ML 課程的第一部分，分為五個模塊 - 介紹、ML 基礎、探索性數據分析和數據清理、衡量成功、優化模型和端到端管道。
除了深入了解 ML 之外，學生還了解 AI、ML 和深度學習技術之間的區別。 因此，該課程涵蓋了 ML 的基本基礎，從核心概念到使用正確的 ML 工具和算法來創建用於 ML 模型開發的管道。
提升您在深度學習和神經網絡方面的技能
在這個 LinkedIn 課程中，您將在 17 小時內了解所有關於 ML 和深度學習的概念、工具及其應用程序！ 該課程由九個模塊組成：使用 Keras 2.0 構建深度學習應用程序，深度學習：
人臉識別、深度學習：圖像識別、使用 TensorFlow、神經網絡和卷積神經網絡構建和部署深度學習應用程序基本訓練、使用 JavaScript 學習 TensorFlow、使用 Google 機器學習引擎加速 TensorFlow、AWS DeepLens 簡介、使用 Python 進行 NLP機器學習要點。 可見，本課程將在 ML 和深度學習的多個方面對您進行培訓，到最後，您將準備好在數據科學中擔任具有挑戰性的角色。
3.微軟
與穀歌一樣，微軟在人工智能和機器學習方面投入巨資。 它旨在通過提供大量關於人工智能、機器學習和深度學習的互動課程，使人工智能知識民主化，從而賦予組織、專業人士和學生權力。
微軟人工智能教室
Microsoft 已與 NASSCOM FutureSkills 合作創建並提供獨一無二的學習體驗 - AI 課堂系列。 課堂系列包括三個模塊，涵蓋人工智能、機器學習和深度學習的基礎知識。 它旨在通過易於使用的模塊、模擬演示以及實際作業和研討會來培訓數據科學有志者掌握他們的領域知識。
學生將深入了解不同的認知工具，以及如何使用它們在課程完成時構建智能解決方案。
微軟人工智能專業計劃
此 Microsoft 課程側重於 AI，專為希望擴展其 AI 知識和能力的數據科學專業人士而設計。 有興趣進入人工智能領域的學生也可以參加本課程。
它包括十門課程，涵蓋數學、統計學、數據分析、計算機視覺、Python、Azure ML、語音識別、深度學習和 NLP 等基本知識。 這些課程需要 8 到 16 小時的學習時間。
4.亞馬遜
在推出亞馬遜網絡服務之後，這家電子商務巨頭推出了兩門關於機器學習和深度學習的課程，以教育數據科學愛好者和專家，並教他們如何利用亞馬遜網絡服務的潛力。
機器學習簡介
這個免費的 Amazon 課程最適合了解 AWS 基礎知識的 IT 開發人員、架構師和決策者。 在 40 分鐘內，該課程提供了機器學習的詳細概述，解釋了所有相關術語，詳細說明了一個用例，並教授如何將 AI 和 ML 解決方案集成到業務戰略或產品開發流程中。
AWS 上的深度學習
此 Amazon 課程是為期一天的課程，專為有興趣深入了解 AWS 工作原理的候選人而設計。 這是一個講師指導的培訓課程，教您如何利用 AWS 解決方案進行深度學習。 因此，您將學習如何使用基於 Amazon EC2 的深度學習、Amazon 機器映像 (AMI) 和 MXNet 框架在雲上運行深度學習模型。 此外，您還將了解圖像識別、語音識別和語音翻譯。
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5.升級
upGrad 致力於成為印度在線學習的先驅，提供業內最熱門話題的前沿課程，包括數據科學、機器學習、人工智能、區塊鍊等等。
機器學習和深度學習 PG 認證
這個為期 6 個月的課程專為在職專業人士設計。 本課程涵蓋超過 240 多個小時的學習時間，包括五個模塊——數據科學工具包、統計和探索性數據分析、機器學習、機器學習 II 和深度學習。 除了教授理論概念外，學習者還從事不同的行業項目、案例研究和作業。 課程完成後，學生將獲得安置幫助。
機器學習和 NLP 的 PG 認證
在這個為期 6 個月的課程中，您不僅將學習機器學習和自然語言處理的所有基礎知識，還將使用 Python、Pandas、Numpy、NLTK、MySQL 和 Excel 等工具。 該計劃包括五個以上的行業項目和案例研究。 學生從 IIIT-Bangalore 的專家導師那裡獲得專門的指導和安置幫助。
機器學習和人工智能理學碩士
這個 upGrad 課程是與 IIT-Madras 和利物浦約翰摩爾斯大學合作提供的。 在 18 個月內，該計劃將涵蓋使用 Spark 進行大數據處理、部署 ML 模型、監督和非監督 ML 以及預測分析等領域。
該工具套件包括 Python、TensorFlow、MySQL、Hadoop、Hive、Spark 和 AWS。 學生參與超過 25 個案例研究、作業、研討會和為期 4 週的行業頂點項目。
結論
如果您正在尋求提升職業轉型的技能，或者只是對獲得數據科學知識和技能感興趣，那麼您應該考慮這些課程！
我們希望這會有所幫助！