Corso virtuale di: Udemy |
Questo corso è stato classificato nella Top 100 dei migliori corsi su Udemy, all'interno di un catalogo di oltre 135.000 corsi.
Come visto su Kickstarter, l'intelligenza artificiale sta crescendo in modo esponenziale.
Non ci sono dubbi su questo.
Le auto a guida autonoma percorrono milioni di miglia, IBM Watson sta diagnosticando i pazienti meglio di eserciti di medici e AlphaGo di Google Deepmind ha battuto il campione del mondo a Go, un gioco in cui l'intuizione gioca un ruolo chiave.
Ma più l'IA avanza, più complessi diventano i problemi che deve risolvere.
E solo il deep learning può risolvere problemi così complessi ed è per questo che è al centro dell'intelligenza artificiale.
- Perché DeepLearning AZ? - Ecco cinque motivi per cui pensiamo che Deep Learning AZ sia veramente diverso e si distingua dalla massa di altri programmi di formazione: . STRUTTURA ROBUSTA La prima cosa su cui ci concentriamo è dare al corso una struttura solida.
Il Deep Learning è molto ampio e complesso e per navigare in questo labirinto è necessaria una visione chiara e globale di esso.
Ecco perché raggruppiamo i tutorial in due volumi, che rappresentano i due rami principali del Deep Learning: Supervised Deep Learning e Unsupervised Deep Learning.
Con ogni volume incentrato su tre diversi algoritmi, abbiamo scoperto che questo è il miglior framework per padroneggiare il deep learning.
. TUTORIAL DI INTUIZIONE Così tanti corsi e libri ti bombardano di teoria, matematica e programmazione.
Ma si dimenticano di spiegare forse la parte più importante: perché stai facendo quello che stai facendo.
Ed è così che questo corso è così diverso.
Ci concentriamo sullo sviluppo di una *sensazione* intuitiva per i concetti alla base degli algoritmi di Deep Learning.
Con i nostri tutorial di intuizione sarai sicuro di comprendere tutte le tecniche a livello istintivo.
E una volta che continuerai con gli esercizi pratici di codifica, vedrai di persona quanto sarà più significativa la tua esperienza.
Questo è un punto di svolta.
. PROGETTI EMOZIONANTI Sei stanco di corsi basati su dataset obsoleti e abusati? Sì? Bene, allora sei pronto per una sorpresa.
All'interno di questa classe, lavoreremo su set di dati del mondo reale per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.
(Sicuramente non i noiosi set di dati di classificazione delle cifre o dell'iride che vediamo in ogni corso.)
In questo corso risolveremo sei sfide del mondo reale: Reti neurali artificiali per risolvere un problema di abbandono dei clienti Reti neurali convoluzionali per il riconoscimento delle immagini Reti neurali ricorsive per prevedere i prezzi delle azioni Mappe auto-organizzate per indagare sulle frodi Macchine Boltzmann per creare un sistema di raccomandazione Autoencoder impilati * per affrontare la sfida a premi da $ 1 milione di Netflix * Stacked Autoencoders è una nuova tecnica di Deep Learning che non esisteva nemmeno un paio di anni fa.
Non abbiamo visto questo metodo spiegato altrove in modo sufficientemente approfondito.
. CODIFICA PRATICA InDeep Learning AZ codifichiamo insieme a te.
Ogni tutorial pratico inizia con una pagina vuota e scriviamo il codice da zero.
In questo modo puoi seguire e capire esattamente come è composto il codice e cosa significa ogni riga.
Inoltre, struttureremo il codice di proposito in modo tale che tu possa scaricarlo e applicarlo ai tuoi progetti.
Inoltre, ti spieghiamo passo passo dove e come modificare il codice per inserire il TUO set di dati, per adattare l'algoritmo alle tue esigenze, per ottenere il risultato che cerchi.
Questo è un corso che si estende naturalmente alla tua carriera.
. SUPPORTO DURANTE IL CORSO Hai mai seguito un corso o letto un libro in cui hai delle domande ma non riesci a raggiungere l'autore? Bene, questo corso è diverso.
Siamo pienamente impegnati a rendere questo il corso di Deep Learning più dirompente e potente del pianeta.
Con ciò deriva la responsabilità di essere costantemente presenti quando hai bisogno del nostro aiuto.
Infatti, dal momento che anche fisicamente abbiamo bisogno di mangiare e dormire, abbiamo riunito un team di data scientist professionisti per aiutarci.
Ogni volta che fai una domanda, riceverai una risposta da noi entro un periodo massimo di 48 ore.
Non importa quanto sia complessa la tua richiesta, noi ci saremo.
La linea di fondo è che vogliamo che tu abbia successo.
-Gli strumenti- Tensorflow e Pytorch sono le due librerie open source più popolari per il Deep Learning.
In questo corso imparerai entrambi! TensorFlow è stato sviluppato da Google e viene utilizzato nel suo sistema di riconoscimento vocale, nel nuovo prodotto Google Foto, in Gmail, nella Ricerca Google e molto altro.
Le aziende che utilizzano Tensorflow includono AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber e molte altre.
PyTorch è altrettanto potente ed è stato sviluppato da ricercatori di Nvidia e delle principali università: Stanford, Oxford, ParisTech.
Le aziende che utilizzano PyTorch includono Twitter, Saleforce e Facebook.
Quindi quale è meglio e per cosa? Bene, in questo corso avrai l'opportunità di lavorare con entrambi e capire quando Tensorflow è migliore e quando PyTorch è la strada da percorrere.
Durante i tutorial, li confrontiamo e ti forniamo suggerimenti e idee su quali potrebbero funzionare meglio in determinate circostanze.
La cosa interessante è che entrambe le biblioteche hanno poco più di 1 anno.
Questo è ciò che intendiamo quando diciamo che in questo corso ti insegniamo i modelli e le tecniche di Deep Learning più all'avanguardia.
- MoreTools- Theano è un altro Questo è ciò che intendiamo quando diciamo che in questo corso ti insegniamo i modelli e le tecniche di Deep Learning più all'avanguardia.
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