Il deep learning, un sottoinsieme del Machine Learning, è una rete neurale che tenta di imitare il cervello umano e abilitare sistemi che prevedono i risultati in base agli input di dati.
Utilizziamo il deep learning per la guida avanzata delle nostre auto, il rilevamento delle frodi per le nostre frodi assicurative e bancarie e la pubblicità mirata che ci aiuta a generare maggiori entrate e far crescere le attività.
In precedenza, un utente doveva adattarsi a un computer e l’esperienza non era personalizzata o percettiva. Il deep learning imita determinate informazioni audio e video per renderle un’esperienza percettiva per l’utente e alimentare diverse applicazioni che semplificano la nostra vita.
Sommario:
Cosa sono i casi d’uso del deep learning?
Mentre il motore di ricerca Google utilizza il deep learning per creare algoritmi di riconoscimento, Netflix li utilizza per generare algoritmi di raccomandazione per diversi utenti.
Il deep learning viene utilizzato in tutti i settori per il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, la traduzione, le previsioni predittive e l’analisi. Diamo un’occhiata ai primi 10 settori che hanno beneficiato del Deep Learning:
- Assistenti vocali
- Traduttori
- Prevenzione frodi
- Guida automatizzata
- Stima dei sinistri assicurativi
- Previsione dei rischi per la salute
- Rilevamento medico e analisi
- Marketing e promozione
- PR e gestione della reputazione
- Pubblicità personalizzata
Carriere e profili professionali nel deep learning
Se sei un appassionato di deep learning alla ricerca di una carriera nel deep learning, puoi considerare quanto segue:
- Ingegnere dei dati
- Scienziato dei dati
- Analista dati
- Analista di ricerca
- Sviluppatore di software
- Ingegnere PNL
- Istruttore
- Neuroinformatica
- Bioinformatico
- Analista di business intelligence
- Progettista di programmi di apprendimento profondo
- Ingegnere di visione artificiale
- Deep Learning Manager/Team Lead
Ora che sai che il deep learning è un’abilità indispensabile in tutti i settori, dai un’occhiata ai corsi che possono aiutarti a salire di livello ed essere uno dei migliori nel deep learning oggi
Deep Learning AZ™ di Udemy
Deep Learning AZ è noto per la sua solida struttura, progetti potenti, tutorial pratici sulla codifica e supporto durante il corso. Ciò lo rende uno dei corsi più votati e considerato affidabile dalle aziende di tutto il mondo,
Con 22 ore di video, 34 articoli, 169 lezioni e 5 risorse scaricabili, questo corso ha dato potere a 348.565 studenti. Per essere idoneo, devi essere fluente in matematica a livello di scuola superiore e avere una conoscenza di base di Python.
Con questo corso, hai la possibilità di lavorare su set di dati della vita reale utilizzando reti neurali artificiali per risolvere problemi, reti neurali convoluzionali per il riconoscimento delle immagini e reti neurali ricorrenti per prevedere le azioni. Non è tutto!
Imparerai anche come utilizzare mappe auto-organizzanti, macchine Boltzmann e codificatori automatici impilati (la nuovissima tecnica del Deep Learning). Questo corso ti preparerà anche a lavorare con strumenti importanti come Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras e Scikit-learn.
Una profonda comprensione del DL
Un altro corso di deep learning con il punteggio più alto ti insegna come padroneggiare il deep learning utilizzando lo strumento Pytorch e un approccio scientifico sperimentale.
Con 57,5 ore di video tutorial, 3 articoli e 1 risorsa scaricabile, questo corso viene fornito con un certificato di completamento.
Avrai bisogno di un interesse per il deep learning e di un account Google per iniziare a imparare per questo corso. Avrai accesso a una sessione di domande e risposte dal vivo, molti esercizi e sfide sul codice e oltre 8 ore di tutorial su Python.
Ottieni un apprendimento intuitivo delle reti neurali artificiali utilizzando grafici, spazi e numeri. Visualizza il tuo apprendimento e ottieni una comprensione di progetti profondi e completi. Questo corso è perfetto per gli appassionati di machine learning, aspiranti data scientist e data scientist che desiderano espandere la propria libreria di competenze.
Scienza dei dati: apprendimento approfondito
Questo corso ti insegnerà come costruire la tua prima rete neurale artificiale utilizzando puro codice Python e TensorFlow. Con 89 lezioni e 12 ore di video tutorial, avrai accesso completo a vita e un certificato di completamento.
Per iniziare questo corso, devi conoscere le derivate di calcolo, l’aritmetica delle matrici, la probabilità e l’accesso a Python e Nymphy.
Inoltre, si consiglia di conoscere il contenuto del corso di regressione logistica di Lazy Programmer Inc. Copre argomenti relativi al costo dell’entropia incrociata, alla discesa del gradiente, ai neuroni, allo XOR, alla ciambella.
Attraverso questo corso imparerai come codificare una rete neurale utilizzando TensorFlow di Google. Imparerai anche come funziona davvero il deep learning e termini importanti come “attivazione”, “backpropagation” e “feedforward”.
Introduzione all’apprendimento profondo
Se stai cercando un corso che ti insegni a costruire e addestrare reti neurali per dati strutturati utilizzando Keras e TensorFlow, l’Intro to Deep Learning è quello giusto. Tutto ciò di cui hai bisogno sono 4 ore per completare questo corso!
Questo corso è gratuito e diviso in sei sezioni, ciascuna con un esercizio e un tutorial. L’istruttore è Ryan Holbrook e ti aiuta a prepararti per la visione artificiale.
Se hai già familiarità con il corso “Intro to Machine Learning”, questo è un ottimo corso su cui costruire. Quindi, se ti stai chiedendo cosa ti insegnerà esattamente questo corso, continua a leggere.
Inizierai con gli elementi costitutivi del deep learning e addestrerai la tua prima rete neurale tramite Keras e TensorFlow. Inoltre, impara l’overfitting e l’underfitting per migliorare le tue prestazioni e aggiungi strati speciali per stabilizzare l’allenamento.
Inoltre, impara la classificazione binaria per applicare il deep learning alle attività comuni. Attraverso questo corso, avrai anche accesso a lezioni bonus per applicare le tue abilità appena apprese.
Tutorial di apprendimento profondo per principianti
Con 18 lezioni e 2 ore di apprendimento, il Deep Learning Tutorial for Beginners di Simplilearn è un corso di livello intermedio.
Le abilità di elaborazione di immagini e video sono trattate in questo corso. Per entrare più nel dettaglio, questo corso ti insegnerà cos’è il deep learning, quali sono le sue numerose applicazioni, cos’è una rete neurale e diversi framework e algoritmi di deep learning e come eseguire Python.
C’è più! Imparerai a conoscere TensorFlow, le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti (RNN), i GAN e tutto su Keras.
Inoltre, otterrai informazioni esclusive sulle domande del colloquio di Deep Learning.
Apprendimento profondo, serie illustrata
Deep Learning di I. Goodfellow, Yoshua Benigo e Aaron Courville fa parte della serie di 13 libri: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Se ti stai chiedendo perché dovresti provare questo libro, Elon Musk, co-presidente di OpenAI e CEO di Tesla e SpaceX, ha recensito questo libro come l’unico libro completo sul Deep Learning. Perfetto per studenti e appassionati di machine learning, questo libro tratta un’ampia gamma di argomenti.
Oltre ai background concettuali, apprendi tecniche di deep learning come reti feedforward profonde, regolarizzazione, modellazione di sequenze e metodologia pratica.
Riceverai prospettive pratiche su applicazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, la bioinformatica e i videogiochi.
Tuttavia, supponi di cercare informazioni su argomenti teorici come i metodi Monte Carlo, la funzione di partizione, l’inferenza approssimata e i modelli generativi profondi. In tal caso, questo libro ti stupirà con le sue descrizioni vaste ed espandibili.
Apprendimento approfondito con Python
Deep Learning With Python di Francois Chollet è un’opportunità per padroneggiare le abilità di deep learning dal creatore di Keras.
Questa lettura di 504 pagine è perfetta per i lettori intermedi con una conoscenza di base di Python. Questo libro ti insegnerà come eseguire la classificazione e la segmentazione delle immagini, la previsione delle serie temporali, la classificazione del testo e l’apprendimento automatico, la generazione del testo, il trasferimento dello stile neurale e la generazione dell’immagine.
Quando ricevi questo libro, avrai anche accesso a un eBook gratuito in diversi formati. Immergiti nel modo in cui Keras funziona in situazioni di vita reale e ottieni approfondimenti che si adattano allo stesso modo a principianti, intermediari ed esperti!
Apprendimento profondo: un approccio visivo
Scritto da Andrew Glassner, Deep Learning: A Visual Approach è un’edizione illustrata che ti insegna come risolvere problemi di deep learning senza complicati calcoli matematici. Ha abbastanza spiegazioni concettuali e visive per guidarti nel cuore del deep learning.
Senza la necessità di equazioni o programmazione, sarai in grado di capire come utilizzare i generatori di testo per creare articoli e storie.
Non solo, i sistemi di classificazione delle immagini del know-how funzionano per identificare oggetti o soggetti, come utilizzare le tecniche di apprendimento automatico in tandem con l’IA e molto altro ancora.
Preparati a costruire sistemi intelligenti che ci aiutino a immaginare il futuro dell’IA e a fare i giusti passi avanti.
Corso completo di Deep Learning di Edureka
Se stai cercando una risorsa visiva che ti aiuti a immergerti profondamente nel funzionamento interno di AI, deep learning e Tensorflow, considera il corso di deep learning di Edureka.
In non più di 6 ore sarai in grado di capire come applicare le tecniche di deep learning in stretto coordinamento con l’intelligenza artificiale e il machine learning.
Non solo, ma dalle applicazioni della vita reale (riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini, traduzione automatica) ai tre tipi di apprendimento automatico (rinforzato, supervisionato, non supervisionato), saprai tutto.
Passerai a tecniche complesse come l’algoritmo di apprendimento del percettrone – singolo e multiplo, e i loro casi d’uso, insieme alle basi e agli esempi del codice TensorFlow. Inoltre, padroneggia i migliori 8 framework di deep learning, reti neurali artificiali e funzionamento di RBM.
Inoltre, ho imparato a creare modelli e chatbot utilizzando TensorFlow, lavorare sul rilevamento di oggetti e comprendere il framework alla base dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Non è tutto!
Questo corso di 6 ore ti aiuterà anche a preparare domande di colloquio relative al deep learning per un potenziale lavoro o progetto. Quindi, tutto il meglio!
Padroneggia il deep learning in poche ore
Padroneggiare il deep learning può essere impegnativo, ma rendilo facile con i corsi, i tutorial di YouTube e i libri sopra menzionati. I corsi possono aiutarti a ottenere visibilità nel settore fornendo un certificato di completamento che può rappresentare una testimonianza delle tue conoscenze;
Tuttavia, quando cerchi soluzioni uniche o vuoi approfondire argomenti specifici, leggi i libri e sfrutta al massimo i tutorial di YouTube. Con i corsi e le risorse giuste, imparare a far funzionare il deep learning per te non richiederà più di qualche ora!
Puoi anche esplorare le migliori competenze richieste richieste per i professionisti dell’IA.