Khóa học lập trình miễn phí The Complete Deep Learning Course 2021 With 7+ Real Projects

 


Toàn bộ khóa học học sâu năm 2021 với hơn 7 dự án thực tế Mua khóa học trả phí từ udemy. Bạn sẽ Học cách sử dụng Khung học tập sâu của Google - TensorFlow với Python! Giải quyết vấn đề với các kỹ thuật tiên tiến!

  • Mạng thần kinh nhân tạo (ANN)
  • Mạng Neural Convolution (CNN)
  • Mạng thần kinh tái diễn (RNN)
  • Mạng đối thủ tạo ra (GAN)
  • Mạng đối thủ tạo ra biến đổi sâu sắc (DCGAN)
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
  • Đang xử lý hình ảnh
  • Phân tích cảm xúc
  • Tự động mã hóa
  • Máy Boltzmann bị hạn chế
  • Học tập củng cố sâu - Monte Carlo

Toàn bộ khóa học học sâu năm 2021 với hơn 7 yêu cầu khóa học về dự án thực tế

  • Sẽ không có điều kiện tiên quyết.
  • Kiến thức cơ bản về Python sẽ tốt.
  • Nhưng mọi thứ sẽ được dạy từ vòng trở lên.

Toàn bộ khóa học học sâu năm 2021 với 7+ dự án thực Mô tả khóa học

Chào mừng bạn đến với Khóa học học sâu hoàn chỉnh 2021 với hơn 7 dự án thực tế

Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng khung công tác TensorFlow của Google để tạo mạng thần kinh nhân tạo cho học sâu! Khóa học này nhằm cung cấp cho bạn một hướng dẫn dễ hiểu về sự phức tạp của khung TensorFlow của Google theo cách dễ hiểu. Các khóa học và hướng dẫn khác có xu hướng tránh xa dòng tensorflow thuần túy và thay vào đó sử dụng những nội dung trừu tượng giúp người dùng kiểm soát ít hơn. Ở đây, chúng tôi giới thiệu một khóa học cuối cùng đóng vai trò là hướng dẫn hoàn chỉnh để sử dụng khung TensorFlow như dự kiến, đồng thời cho bạn thấy các kỹ thuật mới nhất có sẵn trong học sâu!

Khóa học này được thiết kế để cân bằng giữa lý thuyết và triển khai thực tế, với đầy đủ google colab và sổ tay hướng dẫn Jupiter về mã và các slide và ghi chú dễ tham khảo. Chúng tôi cũng có rất nhiều bài tập để kiểm tra các kỹ năng mới của bạn trong suốt quá trình!

Khóa học này bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm

  • Học kĩ càng.
  • Google Colab
  • Anaconda
  • Sổ tay sao Mộc
  • Chức năng kích hoạt.
  • Keras.
  • Gấu trúc.
  • Sinh đẻ.
  • Tính năng mở rộng quy mô.
  • Matplotlib.
  • scikit-học
  • Chức năng Sigmoid.
  • Hàm Tánh.
  • Chức năng ReLU.
  • Chức năng Rò rỉ Rò rỉ.
  • Hàm đơn vị tuyến tính lũy thừa.
  • Chức năng Swish.
  • Corpora.
  • NLTK.
  • TensorFlow 2.0
  • Mã hóa.
  • Spacy.
  • Gắn thẻ PoS.
  • NER.
  • Stemming và lemmatization.
  • Ngữ nghĩa và mô hình hóa chủ đề.
  • Kỹ thuật phân tích tình cảm.
  • Các phương pháp dựa trên từ vựng.
  • Các phương pháp dựa trên quy tắc.
  • Phương pháp thống kê.
  • Phương pháp học máy.
  • Bernoulli RBM.
  • Giới thiệu về RBM (Máy Boltzman hạn chế).
  • Giới thiệu về BM (Máy Boltzman).
  • Học các biểu diễn dữ liệu với RBM.
  • Mạng nơron đa lớp.
  • Vectơ tiềm ẩn.
  • Đang tải dữ liệu.
  • Phân tích dữ liệu.
  • Mô hình đào tạo.
  • Biên dịch mô hình.
  • Trực quan hóa dữ liệu và mô hình.
  • Triển khai mạng nơ-ron nhiều lớp
  • Cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
  • Xây dựng mô hình mạng nơron sâu Keras
  • Kiến thức cơ bản về mạng thần kinh.
  • Kiến thức cơ bản về TensorFlow.
  • Mạng thần kinh nhân tạo (ANN).
  • Mạng được kết nối dày đặc.
  • Mạng thần kinh hợp hiến (CNN).
  • Mạng thần kinh tái diễn (RNN).
  • AutoEncoders.
  • Mạng đối thủ chung (GAN).
  • Mạng đối thủ tạo ra biến đổi sâu sắc (DCGAN).
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
  • Đang xử lý hình ảnh.
  • Phân tích cảm xúc.
  • Máy Boltzman bị hạn chế.
  • Học tăng cường.

Có rất nhiều Khung học tập sâu trên mạng, vậy tại sao lại sử dụng TensorFlow?

TensorFlow là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để tính toán số sử dụng đồ thị luồng dữ liệu. Các nút trong biểu đồ đại diện cho các phép toán, trong khi các cạnh biểu đồ đại diện cho các mảng dữ liệu đa chiều (tensors) được giao tiếp giữa chúng. Kiến trúc linh hoạt cho phép bạn triển khai tính toán cho một hoặc nhiều CPU hoặc GPU trong máy tính để bàn, máy chủ hoặc thiết bị di động với một API duy nhất. TensorFlow ban đầu được phát triển bởi các nhà nghiên cứu và kỹ sư làm việc trong Nhóm Google Brain trong tổ chức nghiên cứu Trí tuệ Máy móc của Google nhằm mục đích thực hiện việc học máy và nghiên cứu mạng thần kinh sâu, nhưng hệ thống này đủ chung để có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác như tốt.

Nó được sử dụng bởi các công ty lớn trên toàn thế giới, bao gồm Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel và tất nhiên, Google!

Hơn nữa, khóa học bao gồm các bài tập thực hành dựa trên các ví dụ thực tế. Vì vậy, bạn không chỉ được học lý thuyết mà còn được thực hành thực hành xây dựng mô hình của riêng bạn. Có năm dự án lớn về các vấn đề chăm sóc sức khỏe và một dự án nhỏ để thực hành. Các dự án này được liệt kê dưới đây:

  • Dự đoán chất lượng bê tông bằng cách sử dụng mạng thần kinh sâu.
  • CIFAR-10.
  • Phân loại hình ảnh quần áo.
  • 20 nhóm tin.
  • Chữ số viết tay.
  • Loại bỏ mã tự động (DAE).
  • Đánh giá phim Phân tích tình cảm bằng cách sử dụng mạng thần kinh tái phát.
  • Dự đoán giá cổ phiếu
  • Hoa Iris.

Hãy trở thành một chuyên gia học máy và học sâu ngay hôm nay! Chúng tôi sẽ gặp bạn trong khóa học!

Khóa học này dành cho ai:

  • Bất kỳ ai quan tâm đến Học sâu, Học máy và Trí tuệ nhân tạo
  • Học sinh có ít nhất kiến ​​thức trung học về toán và những người muốn bắt đầu học Máy học, Học sâu và Trí tuệ nhân tạo
  • Bất kỳ trình độ trung cấp nào là những người biết kiến ​​thức cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng những người muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Học máy, Học sâu, Trí tuệ nhân tạo.
  • Bất kỳ người nào không thích viết mã nhưng quan tâm đến Học máy, Học sâu, Trí tuệ nhân tạo và muốn áp dụng nó dễ dàng trên tập dữ liệu.
  • Bất kỳ sinh viên đại học nào muốn bắt đầu sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu
  • Bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào muốn nâng cao trình độ trong Học máy, Học sâu và Trí tuệ nhân tạo.
  • Bất kỳ người nào không hài lòng với công việc của họ và những người muốn trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
  • Bất kỳ ai muốn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Học máy, Trí tuệ nhân tạo và Học sâu mạnh mẽ. Bất kỳ người nào muốn làm việc trong công ty Xe hơi với tư cách là kỹ sư Khoa học dữ liệu, Học máy, Học sâu và Trí tuệ nhân tạo.
  • Các chuyên gia AI muốn mở rộng lĩnh vực ứng dụng
  • Các nhà khoa học dữ liệu muốn nâng các Kỹ năng AI của họ lên một tầm cao mới
  • Sinh viên trong các chương trình liên quan đến công nghệ muốn theo đuổi sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu, Máy học hoặc Trí tuệ nhân tạo
  • Bất kỳ ai đam mê Trí tuệ nhân tạo

Toàn bộ khóa học học sâu năm 2021 với 7+ dự án thực tế Mua khóa học theo liên kết trên

tải ngay


Đăng nhận xét

Post a Comment (0)

Mới hơn Cũ hơn