Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, ist ein neuronales Netzwerk, das versucht, das menschliche Gehirn zu imitieren und Systeme zu ermöglichen, die Ergebnisse basierend auf Dateneingaben vorhersagen.
Wir verwenden Deep Learning für fortschrittliches Fahren in unseren Autos, Betrugserkennung für unsere Versicherungs- und Bankbetrugsfälle und gezielte Werbung, die uns hilft, höhere Einnahmen zu erzielen und Geschäfte auszubauen.
Früher musste sich ein Benutzer an einen Computer anpassen, und die Erfahrung war nicht personalisiert oder per Wahrnehmung. Deep Learning ahmt bestimmte Audio- und Videoinformationen nach, um sie zu einem Wahrnehmungserlebnis für den Benutzer zu machen und verschiedene Anwendungen zu unterstützen, die unser Leben einfacher machen.
Inhaltsverzeichnis
Was sind Anwendungsfälle für Deep Learning?
Während die Suchmaschine Google Deep Learning verwendet, um Erkennungsalgorithmen zu erstellen, verwendet Netflix sie, um Empfehlungsalgorithmen für verschiedene Benutzer zu generieren.
Deep Learning wird branchenübergreifend für Spracherkennung, Bilderkennung, Übersetzung, Vorhersagen und Analysen eingesetzt. Werfen wir einen Blick auf die 10 wichtigsten Branchen, die von Deep Learning profitiert haben:
- Sprachassistenten
- Übersetzer
- Betrugsprävention
- Automatisiertes Fahren
- Schätzung von Versicherungsansprüchen
- Vorhersage von Gesundheitsrisiken
- Medizinische Erkennung und Analyse
- Marketing und Werbung
- PR und Reputationsmanagement
- Personalisierte Werbung
Karriere & Berufsprofile im Deep Learning
Wenn Sie ein Deep Learning-Enthusiast sind, der eine Karriere im Deep Learning anstrebt, können Sie Folgendes in Betracht ziehen:
- Dateningenieur
- Datenwissenschaftler
- Daten Analyst
- Forschungsanalyst
- Softwareentwickler
- NLP-Ingenieur
- Lehrer
- Neuroinformatik
- Bioinformatiker
- Business-Intelligence-Analyst
- Entwickler von Deep-Learning-Programmen
- Computer-Vision-Ingenieur
- Deep Learning Manager/Teamleiter
Jetzt, da Sie wissen, dass Deep Learning branchenübergreifend eine unverzichtbare Fähigkeit ist, werfen Sie einen Blick auf die Kurse, die Ihnen helfen können, sich zu verbessern und heute zu den Besten im Bereich Deep Learning zu gehören
Udemys Deep Learning AZ™
Deep Learning AZ ist bekannt für seine starke Struktur, leistungsstarke Projekte, praktische Programmier-Tutorials und Unterstützung während des Kurses. Das macht ihn zu einem der am besten bewerteten Kurse, dem Unternehmen weltweit vertrauen.
Mit 22 Stunden Video, 34 Artikeln, 169 Vorträgen und 5 herunterladbaren Ressourcen hat dieser Kurs 348.565 Studenten gestärkt. Um teilnahmeberechtigt zu sein, müssen Sie Mathematik auf Highschool-Niveau beherrschen und über Grundkenntnisse in Python verfügen.
Mit diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, an realen Datensätzen zu arbeiten, indem Sie künstliche neuronale Netze zur Lösung von Problemen, konvolutionelle neuronale Netze zur Bilderkennung und wiederkehrende neuronale Netze zur Vorhersage von Aktien verwenden. Das ist nicht alles!
Sie lernen auch, wie Sie selbstorganisierende Karten, Boltzmann-Maschinen und gestapelte Autoencoder (die brandneue Technik im Deep Learning) verwenden. Dieser Kurs rüstet Sie auch für die Arbeit mit wichtigen Tools wie Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras und Scikit-learn aus.
Ein tiefes Verständnis von DL
Ein weiterer am besten bewerteter Deep-Learning-Kurs lehrt Sie, wie Sie Deep Learning mit dem Pytorch-Tool und einem experimentellen wissenschaftlichen Ansatz meistern.
Mit 57,5 Stunden Video-Tutorials, 3 Artikeln und 1 herunterladbarer Ressource wird dieser Kurs mit einem Abschlusszertifikat geliefert.
Sie benötigen Interesse an Deep Learning und ein Google-Konto, um mit dem Lernen für diesen Kurs zu beginnen. Sie erhalten Zugang zu einer Live-Q&A-Sitzung, vielen Übungen und Code-Herausforderungen sowie mehr als 8 Stunden Python-Tutorials.
Lernen Sie mithilfe von Grafiken, Leerzeichen und Zahlen intuitiv künstliche neuronale Netze. Visualisieren Sie Ihr Lernen und verschaffen Sie sich einen Überblick über tiefgreifende, umfassende Projekte. Dieser Kurs ist perfekt für Enthusiasten des maschinellen Lernens, angehende Datenwissenschaftler und Datenwissenschaftler, die bereit sind, ihre Fähigkeitenbibliothek zu erweitern.
Datenwissenschaft: Deep Learning
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Ihr erstes künstliches neuronales Netzwerk mit reinem Python- und TensorFlow-Code erstellen. Mit 89 Lektionen und 12 Stunden Video-Tutorials erhalten Sie vollen lebenslangen Zugriff und ein Abschlusszertifikat.
Um diesen Kurs zu beginnen, müssen Sie sich mit Ableitungen von Kalkülen, Matrizenarithmetik, Wahrscheinlichkeit und Zugang zu Python und Nymphy auskennen.
Außerdem wird empfohlen, dass Sie sich mit dem Inhalt des logistischen Regressionskurses von Lazy Programmer Inc. vertraut machen. Es behandelt Themen im Zusammenhang mit Kreuzentropiekosten, Gradientenabstieg, Neuronen, XOR, Donut.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ein neuronales Netzwerk mit Googles TensorFlow codieren. Außerdem erfahren Sie, wie Deep Learning wirklich funktioniert und wichtige Begriffe wie „Aktivierung“, „Backpropagation“ und „Feedforward“.
Einführung in Deep Learning
Wenn Sie nach einem Kurs suchen, der Ihnen beibringt, neuronale Netze für strukturierte Daten mit Keras und TensorFlow aufzubauen und zu trainieren, ist die Einführung in Deep Learning genau das Richtige. Alles, was Sie brauchen, sind 4 Stunden, um diesen Kurs zu absolvieren!
Dieser Kurs ist kostenlos und in sechs Abschnitte mit jeweils einer Übung und einem Tutorial unterteilt. Der Ausbilder ist Ryan Holbrook und er hilft Ihnen bei der Vorbereitung auf Computer Vision.
Wenn Sie bereits mit dem Kurs „Intro to Machine Learning“ vertraut sind, ist dies ein großartiger Kurs, auf dem Sie aufbauen können. Wenn Sie sich also fragen, was Ihnen dieser Kurs genau beibringen wird, lesen Sie weiter.
Sie beginnen mit Bausteinen des Deep Learning und trainieren Ihr erstes neuronales Netz über Keras und TensorFlow. Darüber hinaus lernen Sie Overfitting und Underfitting, um Ihre Leistung zu verbessern, und fügen spezielle Schichten hinzu, um das Training zu stabilisieren.
Lernen Sie auch die binäre Klassifizierung, um Deep Learning auf allgemeine Aufgaben anzuwenden. Durch diesen Kurs erhalten Sie auch Zugang zu Bonuslektionen, um Ihre neu erlernten Fähigkeiten anzuwenden.
Deep-Learning-Tutorial für Anfänger
Mit 18 Lektionen und 2 Lernstunden ist Simplilearns Deep Learning Tutorial für Anfänger ein Kurs für Fortgeschrittene.
Bild- und Videoverarbeitungsfähigkeiten werden in diesem Kurs behandelt. Um ins Detail zu gehen, wird Ihnen dieser Kurs beibringen, was Deep Learning ist, was seine vielen Anwendungen sind, was ein neuronales Netzwerk und verschiedene Deep-Learning-Frameworks und -Algorithmen sind und wie man Python meistert.
Es gibt mehr! Sie erfahren mehr über TensorFlow, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNN), GANs und alles über Keras.
Außerdem erhalten Sie exklusive Einblicke in Deep Learning-Interviewfragen.
Deep Learning, Illustrierte Reihe
Deep Learning von I. Goodfellow, Yoshua Benigo und Aaron Courville ist Teil der 13-Bücher-Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Wenn Sie sich fragen, warum Sie diesem Buch eine Chance geben sollten, Elon Musk, Co-Vorsitzender von OpenAI und CEO von Tesla und SpaceX, hat dieses Buch als das einzige umfassende Buch über Deep Learning rezensiert. Dieses Buch ist perfekt für Lernende und Enthusiasten des maschinellen Lernens und behandelt ein breites Themenspektrum.
Lernen Sie neben konzeptionellen Hintergründen Deep-Learning-Techniken wie Deep-Feedforward-Netzwerke, Regularisierung, Sequenzmodellierung und praktische Methoden kennen.
Sie erhalten praktische Perspektiven auf Anwendungen wie Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Bioinformatik und Videospiele.
Angenommen, Sie suchen nach Informationen zu theoretischen Themen wie Monte-Carlo-Methoden, der Partitionsfunktion, ungefähren Inferenz und tiefen generativen Modellen. In diesem Fall wird Sie dieses Buch mit seinen umfangreichen und erweiterbaren Beschreibungen verblüffen.
Deep Learning mit Python
Francois Chollets „Deep Learning With Python“ ist eine Gelegenheit, die Deep-Learning-Fähigkeiten des Schöpfers von Keras zu meistern.
Diese 504-seitige Lektüre ist perfekt für fortgeschrittene Leser mit grundlegendem Python-Verständnis. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie Bildklassifizierung und Bildsegmentierung, Zeitreihenprognose, Textklassifizierung und maschinelles Lernen, Textgenerierung, Übertragung neuronaler Stile und Bildgenerierung durchführen.
Wenn Sie dieses Buch erwerben, erhalten Sie auch Zugriff auf ein kostenloses eBook in verschiedenen Formaten. Tauchen Sie ein in die Funktionsweise von Keras in realen Situationen und erhalten Sie Einblicke, die sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene und Experten geeignet sind!
Deep Learning: Ein visueller Ansatz
Deep Learning: A Visual Approach, geschrieben von Andrew Glassner, ist eine illustrierte Ausgabe, die Ihnen beibringt, wie Sie Deep-Learning-Probleme ohne komplizierte Mathematik lösen können. Es enthält genügend konzeptionelle und visuelle Erklärungen, um Sie zum Kern des Deep Learning zu führen.
Ohne Gleichungen oder Programmierung können Sie verstehen, wie Sie Textgeneratoren verwenden, um Artikel und Geschichten zu erstellen.
Nicht nur das, Know-how-Bildklassifizierungssysteme funktionieren, um Objekte oder Subjekte zu identifizieren, wie man Techniken des maschinellen Lernens zusammen mit KI einsetzt und vieles mehr.
Machen Sie sich bereit, intelligente Systeme zu bauen, die uns helfen, uns die Zukunft der KI vorzustellen und die richtigen Schritte nach vorne zu unternehmen.
Edurekas Deep Learning Vollständiger Kurs
Wenn Sie nach einer visuellen Ressource suchen, die Ihnen hilft, tief in die inneren Abläufe von KI, Deep Learning und Tensorflow einzutauchen, sollten Sie den Deep-Learning-Kurs von Edureka in Betracht ziehen.
In nicht mehr als 6 Stunden werden Sie in der Lage sein, Deep-Learning-Techniken in enger Abstimmung mit KI und maschinellem Lernen anzuwenden.
Nicht nur das, sondern von realen Anwendungen (Spracherkennung, Bilderkennung, automatische Übersetzung) bis zu den drei Arten des maschinellen Lernens (verstärkt, überwacht, nicht überwacht) kennen Sie alles.
Sie wechseln zu komplexen Techniken wie Perzeptron-Lernalgorithmen – Single und Multi und ihren Anwendungsfällen, zusammen mit den Grundlagen und Beispielen von TensorFlow-Code. Meistern Sie außerdem die 8 besten Deep-Learning-Frameworks, künstliche neuronale Netze und die Funktionsweise von RBMs.
Außerdem haben Sie gelernt, Modelle und Chatbots mit TensorFlow zu erstellen, an der Objekterkennung zu arbeiten und das Framework hinter der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu verstehen. Das ist nicht alles!
Dieser 6-stündige Kurs hilft Ihnen auch bei der Vorbereitung von Deep-Learning-bezogenen Interviewfragen für einen potenziellen Job oder ein Projekt. Also, alles Gute!
Meistern Sie Deep Learning in Stunden
Das Beherrschen von Deep Learning kann eine Herausforderung sein, aber machen Sie es sich mit den oben genannten Kursen, YouTube-Tutorials und Büchern leicht. Die Kurse können Ihnen helfen, sich in der Branche zu präsentieren, indem Sie ein Abschlusszertifikat ausstellen, das als Zeugnis Ihres Wissens gelten kann.
Wenn Sie jedoch nach einzigartigen Lösungen suchen oder tief in bestimmte Themen eintauchen möchten, lesen Sie die Bücher und machen Sie das Beste aus den YouTube-Tutorials. Mit den richtigen Kursen und Ressourcen dauert das Lernen, wie Deep Learning für Sie funktioniert, bestenfalls nicht länger als ein paar Stunden!
Sie können auch die wichtigsten gefragten Fähigkeiten erkunden, die für KI-Experten erforderlich sind.