Merüljön el a mély tanulásban ezzel az ingyenes 15 órás YouTube-tanfolyammal

A mély tanulás segíthet a számítógépeknek olyan emberhez hasonló feladatok végrehajtásában, mint a beszédfelismerés és a képosztályozás.

A Deep Learning - a gépi tanulás (mesterséges intelligencia) egyik formájával - a számítógépek az ideghálózatok több rétegének felhasználásával képesek kinyerni és átalakítani az adatokat.

Gondolhatja, hogy a mély tanulási technikák használatához ismernie kell a fejlett matematikát, vagy hozzáférnie kell nagy teljesítményű számítógépekhez.

Mindaddig, amíg átment a középiskolai matematikán, ismeri a kódolás alapjait, és van számítógépe, amely csatlakozik az internethez, megtanulhatja a világszínvonalú mély tanulást.

15 órás mély tanulási tanfolyamot tettünk közzé a freeCodeCamp.org YouTube csatornán azzal a céllal, hogy a Deep Learning minél több ember számára elérhető legyen.

A tanfolyam a fast.ai oldalról származik, Jeremy Howard és Sylvain Gugger fejlesztette ki. Sylvain Gugger kutató, aki 10 matematika tankönyvet írt. Jeremy pedig az elmúlt 30 évben gépi tanulást tanított. A világ legnagyobb gépi tanulási közösségének, a Kaggle-nek volt elnöke és vezető tudósa.

Ezenkívül a tanfolyam tartalmaz egy könyvet, amelyet ingyen elérhet online. Vásárolhat fizikai példányt is. A könyv az egyik legnépszerűbb Deep Learning könyv az Amazon-on.

A tanfolyam befejezése után tudni fogja:

  • Hogyan képezhetünk olyan modelleket, amelyek a legmodernebb eredményeket érik el a számítógépes látás, a természetes nyelv feldolgozása (NLP), a táblázatos adatok és az együttműködésen alapuló szűrés terén
  • Hogyan változtathatja modelljeit webalkalmazásokká, és telepítheti azokat
  • Hogyan működnek a mély tanulási modellek
  • Hogyan lehet felhasználni ezeket az ismereteket a modellek pontosságának, sebességének és megbízhatóságának javításához
  • A legújabb mély tanulási technikák, amelyek valóban számítanak a gyakorlatban
  • Hogyan lehet megvalósítani a sztochasztikus gradiens süllyedést és a teljes edzéshurkot a semmiből
  • Hogyan kell gondolkodni munkája etikai vonzatain, és hogyan lehet minimalizálni annak valószínűségét, hogy művét visszaélésszerűen használják fel

Íme néhány, a tanfolyam által lefedett technika:

  • Véletlenszerű erdők és gradiens fellendülés
  • Affin funkciók és nemlinearitások
  • Paraméterek és aktiválások
  • Véletlenszerű inicializálás és transzfertanulás
  • SGD, Momentum, Adam és más optimalizálók
  • Konvolúciók
  • A tétel normalizálása
  • Kidobni
  • Adatbővítés
  • Súlycsökkenés
  • Képosztályozás és regresszió
  • Entitás és szó beágyazások
  • Visszatérő ideghálózatok (RNN)
  • Szegmentálás
  • És még sok más

Nézze meg a teljes tanfolyamot a freeCodeCamp.org YouTube csatornán (15 órás nézés).