9 najlepszych kursów/zasobów do nauki głębokiego uczenia się w ciągu miesięcy [2023] –

Głębokie uczenie, stanowiące podkategorię uczenia maszynowego, opiera się na sieciach neuronowych, które imitują funkcjonowanie ludzkiego mózgu. Umożliwia to systemom przewidywanie rezultatów na bazie dostarczonych danych wejściowych.

Techniki głębokiego uczenia są stosowane w wielu zaawansowanych obszarach, takich jak autonomiczna jazda pojazdów, wykrywanie nadużyć w sektorze ubezpieczeniowym i bankowym, a także w precyzyjnym targetowaniu reklam, które wspomagają generowanie przychodów i rozwój przedsiębiorstw.

W przeszłości interakcja z komputerem wymagała dostosowania się użytkownika do jego ograniczeń, co wykluczało spersonalizowane i intuicyjne doświadczenia. Głębokie uczenie odtwarza mechanizmy przetwarzania informacji audio i wideo, by uczynić je bardziej przyjaznymi i intuicyjnymi dla użytkowników. To podejście napędza różnorodne aplikacje, które ułatwiają codzienne życie.

Obszary zastosowań uczenia głębokiego

Przykładowo, wyszukiwarka Google wykorzystuje algorytmy oparte na głębokim uczeniu do rozpoznawania wzorców, natomiast Netflix stosuje je w systemach rekomendacji spersonalizowanych dla każdego użytkownika.

Głębokie uczenie znajduje zastosowanie w wielu branżach, w tym w rozpoznawaniu mowy i obrazów, tłumaczeniach językowych, prognozach predykcyjnych oraz zaawansowanej analityce. Poniżej przedstawiamy 10 sektorów, które odnotowały największe korzyści z wdrożenia technologii Deep Learning:

• Wirtualni asystenci głosowi
• Systemy tłumaczeń językowych
• Mechanizmy zapobiegania oszustwom
• Automatyzacja jazdy pojazdów
• Analiza roszczeń ubezpieczeniowych
• Prognozowanie zagrożeń zdrowotnych
• Diagnostyka i analiza medyczna
• Strategie marketingowe i promocyjne
• Zarządzanie public relations i reputacją
• Indywidualnie dopasowane reklamy

Kariera w obszarze uczenia głębokiego

Osoby zainteresowane karierą w dziedzinie głębokiego uczenia mogą rozważyć następujące ścieżki zawodowe:

• Inżynier danych
• Specjalista ds. analizy danych
• Analityk danych
• Analityk biznesowy
• Programista
• Inżynier przetwarzania języka naturalnego (NLP)
• Szkoleniowiec/Instruktor
• Neuroinformatyk
• Bioinformatyk
• Specjalista ds. analizy Business Intelligence
• Projektant systemów Deep Learning
• Inżynier wizji komputerowej
• Kierownik projektów/zespołów ds. głębokiego uczenia

Wiedząc już, że głębokie uczenie jest umiejętnością cenioną w wielu sektorach, warto zapoznać się z dostępnymi kursami, które mogą pomóc w rozwoju zawodowym i uzyskaniu pozycji eksperta w tej dziedzinie.

Udemy: Deep Learning A-Z™

Kurs Deep Learning A-Z charakteryzuje się przemyślaną strukturą, realizacją ambitnych projektów, praktycznymi sesjami kodowania i dedykowanym wsparciem dydaktycznym. Dzięki tym elementom jest on jednym z najwyżej ocenianych i zaufanych szkoleń na świecie.

W ramach kursu dostępnych jest 22 godziny materiałów wideo, 34 artykuły, 169 wykładów oraz 5 materiałów do pobrania, co do tej pory wzmocniło wiedzę 348 565 uczestników. Warunkiem uczestnictwa jest dobra znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej oraz podstawowa wiedza z zakresu programowania w języku Python.

Kurs oferuje możliwość pracy z rzeczywistymi zbiorami danych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do rozwiązywania problemów, konwolucyjnych sieci neuronowych w kontekście rozpoznawania obrazów oraz rekurencyjnych sieci neuronowych do prognozowania stanów magazynowych. Ponadto uczestnicy mają okazję nauczyć się obsługi samoorganizujących się map, maszyn Boltzmanna i skumulowanych autoenkoderów (nowatorskiej techniki w Deep Learning). W ramach szkolenia wykorzystywane są popularne narzędzia, takie jak Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras i Scikit-learn.

Dogłębne Zrozumienie DL

Ten wysoko oceniany kurs uczy, jak opanować techniki głębokiego uczenia, wykorzystując do tego narzędzie Pytorch w oparciu o podejście badawcze.

Szkolenie obejmuje 57,5 godzin materiałów wideo, 3 artykuły, 1 zasób do pobrania oraz certyfikat ukończenia.

Aby wziąć udział w kursie, wymagane jest zainteresowanie tematyką głębokiego uczenia oraz posiadanie konta Google. Uczestnicy uzyskują dostęp do sesji Q&A na żywo, licznych zadań praktycznych i wyzwań programistycznych oraz ponad 8 godzin materiałów szkoleniowych z zakresu języka Python.

Kurs zapewnia intuicyjne podejście do nauki sztucznych sieci neuronowych, oparte na grafice, przestrzeniach i liczbach. Umożliwia wizualizację procesów uczenia oraz opanowanie złożonych projektów. Jest to doskonała propozycja dla pasjonatów uczenia maszynowego, aspirujących specjalistów ds. analizy danych oraz obecnych data scientistów, pragnących poszerzyć swój zestaw kompetencji.

Data Science: Głębokie Uczenie

Ten kurs uczy, jak samodzielnie zbudować swoją pierwszą sztuczną sieć neuronową, wykorzystując do tego czysty kod Python oraz bibliotekę TensorFlow. W ramach 89 wykładów i 12 godzin materiałów wideo uczestnicy otrzymują dożywotni dostęp do kursu oraz certyfikat ukończenia.

Aby rozpocząć naukę, konieczna jest wiedza z zakresu pochodnych, arytmetyki macierzowej, rachunku prawdopodobieństwa oraz dostęp do środowiska Python z biblioteką Nymphy.

Zaleca się również zapoznanie z materiałami kursu regresji logistycznej oferowanego przez Lazy Programmer Inc. Kurs porusza tematy związane z kosztem entropii krzyżowej, metodą spadku gradientowego, neuronami, funkcją XOR oraz problemem „pączka”.

Kurs umożliwia nauczenie się kodowania sieci neuronowej przy pomocy TensorFlow. Ponadto uczestnicy zdobywają wiedzę na temat mechanizmów działania głębokiego uczenia oraz istotnych terminów, takich jak „aktywacja”, „propagacja wsteczna” i „feedforward”.

Wprowadzenie do Głębokiego Uczenia

Jeżeli poszukujesz kursu, który nauczy Cię projektowania i trenowania sieci neuronowych dla danych strukturalnych, wykorzystując do tego biblioteki Keras i TensorFlow, to „Wprowadzenie do głębokiego uczenia” jest właściwym wyborem. Wystarczą zaledwie 4 godziny, aby ukończyć to szkolenie!

Kurs jest dostępny bezpłatnie i podzielony na sześć sekcji, z których każda obejmuje ćwiczenie praktyczne i materiał instruktażowy. Instruktorem jest Ryan Holbrook, który pomaga w przygotowaniu do zadań związanych z wizją komputerową.

Dla osób zaznajomionych z „Wprowadzeniem do uczenia maszynowego” kurs ten stanowi doskonałą kontynuację nauki. Poniżej przedstawiamy dokładny zakres tematyczny kursu.

Uczestnicy rozpoczynają od omówienia elementów składowych głębokiego uczenia i przechodzą do praktycznego trenowania sieci neuronowej za pomocą Keras i TensorFlow. Dodatkowo kurs uczy, jak radzić sobie z problemami „niedopasowania” i „przedopasowania” w celu poprawy wyników oraz jak dodawać specjalne warstwy w celu stabilizacji procesu uczenia.

W ramach kursu omawiana jest również klasyfikacja binarna w kontekście zastosowań głębokiego uczenia w typowych zadaniach. Dodatkowo uczestnicy uzyskują dostęp do lekcji uzupełniających, które umożliwiają zastosowanie nabytej wiedzy w praktyce.

Samouczek Głębokie Uczenie dla Początkujących

Kurs „Deep Learning Tutorial for Beginners” firmy Simplilearn obejmuje 18 lekcji i 2 godziny materiałów szkoleniowych, co czyni go szkoleniem na poziomie średniozaawansowanym.

Szkolenie poświęcone jest umiejętnościom przetwarzania obrazów i wideo. Szczegółowo omówione zostaje pojęcie głębokiego uczenia, jego liczne zastosowania, istota sieci neuronowej oraz różne struktury i algorytmy wykorzystywane w głębokim uczeniu, a także sposoby opanowania języka Python.

Ponadto, kurs obejmuje bibliotekę TensorFlow, konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), sieci GAN i platformę Keras.

Dodatkowym atutem jest prezentacja typowych pytań zadawanych podczas rozmów kwalifikacyjnych z zakresu głębokiego uczenia.

Głębokie Uczenie, Seria Ilustrowana

Publikacja „Deep Learning” autorstwa I. Goodfellowa, Yoshuy Benigo i Aarona Courville’a jest częścią 13-tomowej serii „Adaptive Computation and Machine Learning Series”.

Elon Musk, współzałożyciel OpenAI i CEO Tesli oraz SpaceX, określił tę pozycję jako jedyną kompleksową książkę na temat głębokiego uczenia. Ta publikacja, skierowana do osób uczących się i pasjonatów uczenia maszynowego, obejmuje szeroki zakres tematów.

Poza podstawami teoretycznymi, czytelnik znajdzie tu omówienie technik głębokiego uczenia, takich jak głębokie sieci sprzężenia zwrotnego, regularyzacja, modelowanie sekwencji oraz aspekty praktycznej metodologii.

W książce omówione są również praktyczne zastosowania, w tym przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy, bioinformatyka i gry wideo.

Dla osób zainteresowanych aspektami teoretycznymi, publikacja zawiera szczegółowe opisy metod Monte Carlo, funkcji podziału, wnioskowania przybliżonego oraz głębokich modeli generatywnych.

Głębokie Uczenie z Pythonem

Książka François Cholleta „Deep Learning with Python” umożliwia zdobycie umiejętności w zakresie głębokiego uczenia pod kierunkiem twórcy biblioteki Keras.

Ta 504-stronicowa lektura jest przeznaczona dla czytelników o średnim poziomie zaawansowania, posiadających podstawową wiedzę z zakresu programowania w języku Python. Umożliwia nauczenie się klasyfikacji i segmentacji obrazów, prognozowania szeregów czasowych, klasyfikacji tekstu i uczenia maszynowego, generowania tekstu, transferu stylu neuronalnego oraz generowania obrazów.

Wraz z książką czytelnik uzyskuje dostęp do bezpłatnego ebooka w różnych formatach. Publikacja omawia sposób, w jaki Keras funkcjonuje w rzeczywistych scenariuszach, oferując wiedzę zarówno początkującym, jak i zaawansowanym użytkownikom.

Głębokie Uczenie: Podejście Wizualne

Książka „Deep Learning: A Visual Approach” autorstwa Andrew Glassnera to bogato ilustrowana publikacja, która uczy, jak rozwiązywać problemy z zakresu głębokiego uczenia bez skomplikowanego aparatu matematycznego. Zawiera ona wystarczającą ilość wyjaśnień konceptualnych i wizualnych, aby poprowadzić czytelnika przez zawiłości głębokiego uczenia.

Czytelnik może, bez konieczności sięgania po równania czy programowanie, zrozumieć, w jaki sposób generatory tekstu mogą być wykorzystane do tworzenia artykułów i opowiadań.

Dodatkowo omawiane jest działanie systemów klasyfikacji obrazów w kontekście identyfikacji obiektów, wykorzystanie technik uczenia maszynowego w połączeniu ze sztuczną inteligencją i wiele innych aspektów.

Lektura przygotowuje do tworzenia inteligentnych systemów, które mogą wspomóc wizję przyszłości sztucznej inteligencji i podejmować adekwatne kroki w tym kierunku.

Pełny Kurs Głębokiego Uczenia Edureka

Dla osób poszukujących materiałów wizualnych, które pomogą zrozumieć wewnętrzne mechanizmy sztucznej inteligencji, głębokiego uczenia i biblioteki Tensorflow, kurs głębokiego uczenia Edureka może być dobrym wyborem.

W ciągu 6 godzin kursu uczestnicy nauczą się stosować techniki głębokiego uczenia w kontekście sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Zakres materiału obejmuje zarówno rzeczywiste zastosowania (rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazów, automatyczne tłumaczenie), jak i trzy główne typy uczenia maszynowego (wzmocnione, nadzorowane i nienadzorowane).

Kurs omawia również zaawansowane techniki, takie jak algorytm uczenia perceptronu (w wersji pojedynczej i wielokrotnej) wraz z przypadkami użycia oraz podstawami i przykładami kodu w TensorFlow. Dodatkowo poruszane są kwestie związane z 8 najlepszymi platformami głębokiego uczenia, sztucznymi sieciami neuronowymi i działaniem RBM.

W ramach kursu uczestnicy nauczą się również tworzyć modele i chatboty za pomocą TensorFlow, pracować z wykrywaniem obiektów i poznawać ramy przetwarzania języka naturalnego (NLP). To jednak nie wszystko!

6-godzinny kurs wspiera także przygotowanie do rozmów kwalifikacyjnych w temacie głębokiego uczenia, co może być przydatne w przyszłej pracy lub projektach.

Opanuj Głębokie Uczenie w Kilka Godzin

Opanowanie głębokiego uczenia może stanowić wyzwanie, jednak odpowiednie kursy, samouczki na YouTube i wymienione wcześniej książki mogą to zadanie ułatwić. Ukończenie kursu może pomóc w zdobyciu wiedzy teoretycznej i praktycznego doświadczenia, a certyfikat ukończenia kursu może posłużyć jako dowód posiadanych kompetencji.

W przypadku poszukiwania niestandardowych rozwiązań lub chęci zgłębienia konkretnych zagadnień, warto sięgnąć po książki i samouczki na YouTube. Przy wykorzystaniu odpowiednich materiałów nauka głębokiego uczenia może zająć zaledwie kilka godzin!

Warto również zapoznać się z najważniejszymi umiejętnościami wymaganymi od specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji.