Chúng tôi đang ở trong một ngày và tuổi mà máy móc đang làm nhiều hơn và nhiều hơn nữa cho chúng tôi. Họ thậm chí còn sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp chúng tôi học hỏi. Gói giới thiệu sâu và trí thông minh nhân tạo sẽ giúp bạn nắm bắt tất cả các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực này. Bạn sẽ học về hồi quy tuyến tính và hậu cần và học sâu trong Python cũng như học sâu trong Theano và TensorFlow.

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

Điều kiện tiên quyết học tập sâu: Hồi quy tuyến tính bằng Python - Đưa ra các dự đoán chính xác hơn và bước vào việc học sâu bằng cách sử dụng xác suất

  • Hai mươi bài giảng và hai giờ nội dung
  • Chứng minh Định luật Moore bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính 1-D
  • Tạo một mô hình học máy sẽ học hỏi từ nhiều đầu vào
  • Dự đoán huyết áp tâm thu của bệnh nhân bằng cách sử dụng tuổi và trọng lượng của họ bằng cách áp dụng hồi quy tuyến tính đa chiều
  • Chuyển qua tổng quát, ghi đè và đào tạo các phần tách thử nghiệm

Điều kiện tiên quyết học tập sâu: Hồi quy logistic trong Python - Được giới thiệu với các khối xây dựng của mạng thần kinh.

  • Ba mươi mốt bài giảng và ba giờ nội dung
  • Học cách viết mã mô đun hồi quy logistic của riêng bạn bằng Python
  • Tìm hiểu trong khi làm việc trên dự án khóa học dự đoán hành động của người dùng từ dữ liệu người dùng trên trang web
  • Sử dụng nhận dạng khuôn mặt bằng cách sử dụng học tập sâu
    Khám phá cách đưa ra quyết định theo hướng dữ liệu

Khoa học dữ liệu: Học sâu trong Python - Khám phá cách xây dựng mạng thần kinh nhân tạo như những mạng giữ cho Google rất thông thái.

  • Ba mươi bảy bài giảng và bốn giờ nội dung
  • Sử dụng hàm softmax để mở rộng mô hình phân loại nhị phân trong nhiều lớp
  • Mã các phương pháp đào tạo quan trọng, backpropagation, trong Numpy
  • Đặt một mạng nơron trong vở kịch bằng cách sử dụng thư viện TensorFlow của Google
  • Sử dụng mạng nơron và dữ liệu người dùng để dự đoán hành động của người dùng trên trang web
  • Sử dụng học tập sâu để nhận dạng khuôn mặt
  • Khám phá những phát triển mới nhất trong mạng thần kinh

Khoa học dữ liệu: Học tập thực hành sâu trong Theano và TensorFlow - Khám phá và tạo ra các mạng nơron với hai kỹ thuật học tập sâu sắc phổ biến nhất.

  • Hai mươi ba bài giảng và ba giờ lập trình
  • Tìm hiểu hàng loạt và stochastic gradient gốc cho phép bạn đào tạo trên một mẫu nhỏ dữ liệu tại mỗi lần lặp, đẩy nhanh thời gian đào tạo vô cùng
  • Tìm hiểu cách động lượng có thể đưa bạn qua minima địa phương
  • Khám phá các kỹ thuật tỷ lệ học tập thích nghi như AdaGrad và RMSprop
  • Đi qua thường xuyên bỏ học và các kỹ thuật mạng nơron hiện đại khác
  • Tìm hiểu các biến và biểu thức của TensorFlor và Theano
  • Thiết lập một phiên bản GPU trên AWS và so sánh tốc độ của CPU và GPU để đào tạo mạng nơron sâu
  • So sánh số liệu MNIST và điểm chuẩn đã biết

Nhận gói tuyệt vời này với mức giảm giá 91%.

Gói giới thiệu sâu và trí thông minh nhân tạo