Bạn đã được giới thiệu về học tập sâu và trí thông minh nhân tạo và muốn tìm hiểu thêm? Bạn có muốn học sâu hơn về Python không? Sau đó, bạn cần Hướng dẫn nâng cao về Học tập sâu và Trí thông minh nhân tạo. Gói này bao gồm việc học sâu trong các mạng thần kinh, bộ tự động hóa, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Bốn khóa học sau đây được bao gồm trong gói này.

Học tập sâu: Mạng nơron liên kết trong Python - Hãy xem các khái niệm đằng sau tầm nhìn máy tính và mở rộng những gì bạn biết về mạng thần kinh và học tập sâu.

  • Hai mươi lăm bài giảng và ba giờ nội dung
  • Sử dụng các mạng nơron chập (CNN) để khám phá bộ dữ liệu Số nhà Phố (SVHN)
  • Tạo bộ lọc chuyển đổi được áp dụng cho âm thanh hoặc hình ảnh
  • Phát triển mạng thần kinh sâu chỉ với một vài chức năng
  • Kiểm tra CNN được viết bằng cả Theano và TensorFlow

Học tập sâu chưa được giám sát bằng Python - Tìm hiểu về sức mạnh của bộ mã hóa tự động và máy Boltzmann bị hạn chế và thảo luận về phân tích thành phần chính và kỹ thuật giảm kích thước phi tuyến phổ biến và sau đó tìm hiểu về bộ tự động.

  • Ba mươi bài giảng và ba giờ nội dung
  • Khám phá các máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) và cách đào tạo trước mạng lưới thần kinh sâu được giám sát
  • Tìm hiểu về lấy mẫu Gibbs
  • Sử dụng PCA và t-SNE trên các tính năng đã được học bằng bộ mã hóa tự động và RBM
  • Tìm hiểu sự phát triển học tập sâu hiện đại

Học tập sâu: Mạng nơron tái phát bằng Python - Tìm hiểu về khoa học tương lai như khoa học nhân tạo đằng sau nhận dạng giọng nói.

  • Ba mươi hai bài giảng và bốn giờ nội dung
  • Khám phá Đơn vị Tái phát Đơn giản, còn gọi là đơn vị Elman
  • Mở rộng vấn đề XOR như một vấn đề chẵn lẻ
  • Tìm hiểu mô hình ngôn ngữ
  • Trở nên chuyên nghiệp tại Word2Vec để tạo các vector từ hoặc các từ nhúng
  • Kiểm tra đơn vị bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) và đơn vị lặp lại gated (GRU)
  • Sử dụng những gì bạn tìm hiểu về các vấn đề thực tế như học một mô hình ngôn ngữ từ dữ liệu Wikipedia

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với học sâu trong Python - Khám phá quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến và tìm hiểu về cách bắt nguồn và thực hiện Word2Vec, GloVe, nhúng từ và phân tích tình cảm.

  • Bốn mươi bài giảng và bốn giờ rưỡi nội dung
  • Khám phá Word2Vec và tìm hiểu cách nó ánh xạ các từ tới một không gian vectơ
  • Tìm hiểu về việc sử dụng hệ số ma trận của GLoVe và cách nó góp phần vào hệ thống đề xuất
  • Khám phá các mạng nơron đệ quy để giúp giải quyết vấn đề phủ định trong phân tích tình cảm

Nhận gói học tập sâu này với mức giảm giá 91% chỉ với 42 đô la.

Hướng dẫn nâng cao về học sâu và trí tuệ nhân tạo