バーチャルコース: Udemy |
このコースは、100以上のコースのカタログ内で、Udemyのベストコースのトップ135.000にランクインしました。
Kickstarterで見られるように、人工知能は指数関数的に成長しています。
それについては疑いの余地はありません。
自動運転車は何百万マイルも走行し、IBM Watsonは医師の軍隊よりも優れた患者の診断を行っており、Google DeepmindのAlphaGoは、直感が重要な役割を果たす囲碁で世界チャンピオンを打ち負かしています。
しかし、AIが進歩すればするほど、解決する必要のある問題はより複雑になります。
そして、ディープラーニングだけがそのような複雑な問題を解決することができ、それが人工知能の中心にある理由です。
-なぜディープラーニングAZなのか? -ディープラーニングAZが本当に異なり、他のトレーニングプログラムの群衆から際立っていると考えるXNUMXつの理由は次のとおりです。 堅牢な構造私たちが最初に焦点を当てるのは、コースに堅固な構造を与えることです。
ディープラーニングは非常に広範で複雑であり、この迷路をナビゲートするには、明確でグローバルなビジョンが必要です。
そのため、チュートリアルをXNUMXつのボリュームにグループ化します。これらは、ディープラーニングのXNUMXつの主要なブランチである教師ありディープラーニングと教師なしディープラーニングを表しています。
各巻はXNUMXつの異なるアルゴリズムに焦点を当てており、これが深層学習を習得するための最良のフレームワークであることがわかりました。
。 直感的なチュートリアル非常に多くのコースや本が、理論、数学、コーディングであなたを襲います。
しかし、彼らはおそらく最も重要な部分を説明するのを忘れています:なぜあなたはあなたがしていることをしているのか。
そして、それがこのコースの違いです。
ディープラーニングアルゴリズムの背後にある概念の直感的な*感触*の開発に焦点を当てています。
私たちの直感的なチュートリアルを使用すると、本能的なレベルですべてのテクニックを確実に理解できます。
そして、実践的なコーディング演習を続けると、自分の経験がどれほど意味のあるものになるかがわかります。
これはゲームチェンジャーです。
。 エキサイティングなプロジェクト古くて使い古されたデータセットに基づくコースにうんざりしていませんか? はい? さて、あなたは御馳走を求めています。
このクラスでは、実際のビジネス上の問題を解決するために、実際のデータセットに取り組みます。
(すべてのコースで見られる退屈な数字や虹彩の分類データセットではありません。)
このコースでは、1つの現実の課題を解決します。顧客離れの問題を解決するための人工ニューラルネットワーク画像認識のための畳み込みニューラルネットワーク株価を予測するための再帰的ニューラルネットワーク不正を調査するための自己組織化マップボルツマンマシンが推奨システムを作成するスタックオートエンコーダ*NetflixのXNUMX万ドルの賞金チャレンジに挑戦する*StackedAutoencodersは、数年前には存在しなかったディープラーニングのまったく新しい手法です。
この方法が他のどこにも十分な深さで説明されているのを見たことがありません。
。 実用的なコーディングInDeepLearningAZは、お客様と一緒にコーディングします。
すべてのハンズオンチュートリアルは空白のページから始まり、コードを最初から作成します。
このようにして、コードがどのようにまとめられ、各行が何を意味するかを正確に追跡して理解することができます。
また、コードをダウンロードして独自のプロジェクトに適用できるように、意図的にコードを構成します。
さらに、コードを変更してデータセットを挿入し、アルゴリズムをニーズに適合させて、探している結果を得る方法を段階的に説明します。
これはあなたのキャリアに自然に広がるコースです。
。 コース中のサポート質問があるのに著者に連絡できないコースを受講したり、本を読んだりしたことがありますか。 さて、このコースは違います。
私たちは、これを地球上で最も破壊的で強力なディープラーニングコースにすることに全力で取り組んでいます。
それには、私たちの助けが必要なときに常にそこにいるという責任が伴います。
実際、私たちも肉体的に食べたり寝たりする必要があるため、専門のデータサイエンティストのチームを編成して支援してくれます。
あなたが質問をするときはいつでも、あなたは最大48時間以内に私たちから答えを受け取ります。
クエリがどれほど複雑であっても、私たちはそこにいます。
肝心なのは、あなたに成功してもらいたいということです。
-ツール-TensorflowとPytorchは、ディープラーニングで最も人気のあるXNUMXつのオープンソースライブラリです。
このコースでは、両方を学びます! TensorFlowはGoogleによって開発され、音声認識システム、新しいGoogleフォト製品、Gmail、Google検索などで使用されています。
Tensorflowを使用している企業には、AirBnb、Airbus、Ebay、Intel、Uberなどがあります。
PyTorchも同様に強力であり、Nvidiaおよび主要大学(スタンフォード、オックスフォード、パリテック)の研究者によって開発されています。
PyTorchを使用する企業には、Twitter、Saleforce、Facebookなどがあります。
では、どちらが優れているのでしょうか。 このコースでは、両方を使用して、Tensorflowが優れている場合と、PyTorchが最適な場合を理解する機会があります。
チュートリアル全体を通して、XNUMXつを比較し、特定の状況でより効果的に機能する可能性のあるヒントとアイデアを提供します。
興味深いのは、両方のライブラリが1年以上経過していないことです。
これが、このコースで最先端のディープラーニングモデルとテクニックを教えるという意味です。
--MoreTools- TheanoはもうXNUMXつです。このコースでは、最先端のディープラーニングモデルとテクニックを教えます。
--MoreTools- TheanoはもうXNUMXつです。このコースでは、最先端のディープラーニングモデルとテクニックを教えます。
-MoreTools-Theanoは別のものです
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