Ние сме в един ден и възраст, когато машините правят все повече и повече за нас. Те дори използват изкуствен интелект, за да ни помогнат да научим. Учебният пакет "Deep Learning & Artificial Intelligence" ще ви накара да се възползвате от най-новите технологии в това отношение. Ще научите за линейна и логистична регресия и дълбоко обучение в Python, както и практическо дълбоко обучение в Theano и TensorFlow.

Следните четири курса са включени в този голям пакет.

Изисквания за дълбоко учене: Линейна регресия в Python - Направете по-точни прогнози и влезте в дълбоко обучение, използвайки вероятността

  • Двадесет лекции и два часа съдържание
  • Докажете закона на Мур, като използвате 1-D линейна регресия
  • Създайте модел за машинно обучение, който ще се учи от няколко входа
  • Предскажете систоличното кръвно налягане на пациента, като използвате възрастта и теглото му, като прилагате многомерна линейна регресия
  • Преминете през обобщаване, превъзмогване и тренировка на тестове

Изисквания за задълбочено обучение: Логистична регресия в Python - Включете се в градивните елементи на невронните мрежи.

  • Тридесет и едно лекции и три часа съдържание
  • Научете се да кодирате своя логистичен модул за регресия в Python
  • Научете докато работите по курсов проект, който предсказва действията на потребителите от потребителски данни на уебсайт
  • Използвайте разпознаване на изражението на лицето чрез дълбоко учене
    Открийте как да направите решения, задвижвани от данни

Наука на данните: Дълбоко обучение в Python - Открийте как да изградите изкуствени невронни мрежи като тези, които поддържат Google толкова осведомен.

  • Тридесет и седем лекции и четири часа съдържание
  • Използвайте функцията softmax, за да разширите двоичния модел за класификация в няколко класа
  • Кодирайте важния метод на обучение, backpropagation, в Numpy
  • Поставете невронна мрежа в игра, използвайки библиотеката на Google TensorFlow
  • Използвайте невронна мрежа и потребителски данни, за да предскажете действията на потребителите на уебсайт
  • Използвайте дълбоко обучение за разпознаване на изражението на лицето
  • Открийте най-новите разработки в невронните мрежи

Учене на данни: практическо задълбочено обучение в теано и тенсор флоу - Открийте и създайте невронни мрежи с две от най-популярните техники за дълбоко учене.

  • Двадесет и три лекции и три часа програмиране
  • Научете партиден и стохастичен наклон, който ви позволява да тренирате върху малка извадка от данни при всяка итерация, като ускорявате изключително време обучението
  • Разберете как инерцията може да ви отведе до местните минимуми
  • Открийте техники за адаптивно обучение, като AdaGrad и RMSprop
  • Отидете над легализацията на отпадането и други модерни техники за невронни мрежи
  • Научете променливите и изразите на TensorFlor и Theano
  • Настройте прозорец на GPU в AWS и сравнете скоростите на процесора и GPU за обучение на дълбока невронна мрежа
  • Сравнете масив от данни MNIST и известни сравнителни показатели

Вземете този страхотен пакет за 91% отстъпка.

Учебният пакет "Дълбоко обучение и изкуствен интелект"