Сфера нейронных сетей тесно переплетена с машинным обучением и искусственным интеллектом. Перед всеми этими направлениями стоит одна очень важная задача – создание и развитие продвинутых систем, способных к обучению и имитации человеческих возможностей. Такие возможности могут пригодиться в различных вариантах применения, а все три сферы имеют серьезные перспективы. О машинном обучении и искусственном интеллекте мы уже рассказывали и даже представляли курсы. Но если говорить про нейронные сети полный курс пока мы представить не успели. Мы решили исправить ситуацию и помочь вам узнать больше о нейронных сетях и о том, как научиться их обучать.
Нейронная сеть – это искусственно созданная математическая модель и ее программно-аппаратное воплощение, в основе которой лежат реальные нейронные связи между мозговыми клетками живого организма. Задачей нейронных сетей является попытка смоделировать процессы, происходящие в мозге, и применять полученные модели для прогнозирования, распознавания, управления, аппроксимации, ассоциативной памяти, сжатия данных и так далее. По сравнению с классическими алгоритмами, нейронные сети можно обучать. А это существенное преимущество, которое позволяет усовершенствовать умные системы и механизмы, такие как машины с автопилотом, IBM Watson и AlphaGo от компании Google DeepMind.
Если вы желаете освоить такую прогрессивную тему, как нейронные сети полный курс от Udemy вам поможет стать настоящим профессионалом, способным не только понимать, но и самостоятельно обучать сети. Все три сферы (искусственный интеллект, машинное обучение и нейронные сети) прогрессивные. Их развитие постоянно набирает обороты, а специалисты становятся все более востребованы. Узнать все о нейронных сетях стоит каждому, тем более это еще и отличный способ не только работать в современной отрасли, но и хорошо зарабатывать. Не теряйте зря времени, и выучите нейронные сети на раз-два!
Нейронные сети полный курс с изучением библиотек и практическими заданиями
-
Полный курс «Глубинное обучение»: Практический курс по созданию искусственных нейронных сетей
Преподаватель: Кирилл Еременко (специалист по работе с данными и эксперт по Forex-системам) и Хейделлин де Понтевес (специалист в области машинного/глубинного обучения и искусственного интеллекта; предприниматель)
Стоимость участия в курсе: 199,99$
Сколько студентов прошло курс: 92 700+
Длительность обучения: 179 лекций; 23,5 часа
Минимальный уровень подготовки (требования): математика на уровне 11 классов
Чему вы научитесь?
— Понимать принцип интуиции искусственных, сверточных и рекуррентных нейронных сетей, самоорганизующихся карт, машин Больцмана и автокодировщиков, а также применять их на практике
Наша подборка начинается с курса базового уровня, для которого не нужны никакие особенные знания, кроме базовых знаний математики. В нем главным образом рассматривается глубинное обучение систем искусственного интеллекта.
В отличие от многих других аналогичных курсов, в этом будет не только теория, но и постоянные упражнения с написанием кода, чтобы вы смогли понимать, что вы делаете и зачем. Вы будете решать реальные проблемы, используя реальные массивы данных. Код вы будете писать постепенно вместе с преподавателем, а исходники сможете скачивать для дальнейшего использования.
В данном курсе вы изучите, как работать с двумя самыми популярными библиотеками для глубинного обучения (TensorFlow и Pytorch) и другими полезными инструментами. Вы готовы? Тогда скорее записывайтесь на курс!
-
Наука о данных, глубинное обучение, машинное обучение и нейронные сети полный курс
Преподаватель: Френк Кейн (разработчик и владелец 17 патентов) и платформа Sundog Education
Стоимость участия в курсе: 159,99$
Сколько студентов прошло курс: 58 100+
Длительность обучения: 90 лекций; 12 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): предыдущий опыт программирования или написания сценариев; математика на уровне школьной программы
Чему вы научитесь?
— Выполнять визуализацию данных с помощью Matplotlib
— Осуществлять прогнозирование с помощью линейной, полиномиальной и многомерной регрессии
— Понимать принцип работы комплексных многоуровневых моделей
— Создавать фильтр спама с применением Байесовского метода
— Разрабатывать и выполнять оценку A/B-тестирований
— Понимать принцип обучения с подкреплением (с созданием бота Pac-Man)
Этот курс мы уже рассматривали в обзоре, посвященном машинному обучению, но решили его включить и в эту подборку благодаря его популярности и сосредоточенности на нейронных сетях (клеточных и рекуррентных) и глубинном обучении.
В качестве практических заданий вы будете использовать библиотеку Keras для прогнозирования политических пристрастий, а также нейронные сети – для распознавания рукописного текста и анализа эмоциональной раскраски. Если вы готовы, запишитесь прямо сейчас! Зачем терять время?
-
Продвинутый курс по искусственному интеллекту: Обучение с подкреплением на Python
Преподаватель: платформа Lazy Programmer Inc.
Стоимость участия в курсе: 179,99$
Сколько студентов прошло курс: 12 100+
Длительность обучения: 90 лекций; 12 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): понимать основы обучения с подкреплением и динамического программирования; суметь производить математические расчеты на уровне выпускника университета; иметь опыт создания моделей машинного обучения на Python и Numpy; уметь создавать нейронные сети прямого распространения, сверточные и рекуррентные нейронные сети с помощью Theano и Tensorflow
Чему вы научитесь?
— Создавать различные агенты глубинного обучения
— Понимать сущность Q-обучения с применением глубоких нейронных сетей
— Понимать принцип обучения с подкреплением с помощью нейросетей с применением радиальных базисных функций
— Применять различные алгоритмы прогрессивного обучения с подкреплением к любой проблеме
— Использовать сверточные нейронные сети с применением глубинного Q-обучения
Данный курс требует серьезной подготовки и знаний. Он главным образом посвящен практическому применению глубинного обучения и нейронных сетей для обучения с подкреплением.
Курс является прямым продолжением предыдущего, посвященного той же теме. Вы научитесь работать с более комплексными средами, в частности со средами платформы OpenAI Gym исследовательской компании, созданной Илоном Маском. Вы сможете расширить свои знания в области обучения временных различий с помощью алгоритма TD-Lambda, а также изучите все моменты, указанные выше. Если вы готовы к серьезному обучению, запишитесь на курс!
-
Глубинное обучение: Рекуррентные нейронные сети на Python
Преподаватель: платформа Lazy Programmer Inc.
Стоимость участия в курсе: 119,99$
Сколько студентов прошло курс: 12 100+
Длительность обучения: 90 лекций; 12 часов
Минимальный уровень подготовки (требования): навыки произведения расчетов и знание линейной алгебры; знание Python, Numpy и Matplotlib; иметь общее понимание метода обратного распространения ошибки и теории вероятности; уметь создавать нейросети на TensorFlow
Чему вы научитесь?
— Понимать принцип элементов долгой краткосрочной памяти и простых элементов рекуррентной нейронной сети
— Понимать принцип метода обратного распространения ошибки в контексте времени
— Решать проблемы исключающего ИЛИ (XOR) и паритетности, используя рекуррентную нейронную сеть
— Использовать рекуррентные нейронные сети для генерирования текста
— Создавать различные рекуррентные сети с помощью Theano
— Понимать принцип решения проблемы исчезающе малого градиента
— Использовать рекуррентные нейросети для языкового моделирования
— Визуализировать векторы представления слов
В курсе рассматриваются элементы нейросетей и добавляется понятие о времени в нейронных сетях. Также вам расскажут об одном из самых распространенных применений нейронных сетей – языковом моделировании.
Основной упор в обучении сделан на том, чтобы научить вас создавать и понимать, а не просто использовать. Вы научитесь визуализировать то, что происходит внутри модели машинного обучения, а не просто иметь общее представление об этом. Если это то, что вам нужно, смело записывайтесь на курс!
Чтобы освоить нейронные сети полный курс стоит выбирать очень внимательно. Также рекомендую еще раз наши курсы машинного обучения, искусственного интеллекта и курсы по работе с библиотекой TensorFlow, которая здесь упоминалась неоднократно. Знакомьтесь с нейронными сетями и становить специалистом в самой прогрессивной отрасли.
Артём – автор многочисленных обзоров и статей на сайте проекта InBenefit.com "Веб-лаборатория успеха", посвященных шаблонам, плагинам, курсам и другим тематикам сайта. Эксперт по подбору шаблонов и плагинов для платформы WordPress и др. Увлечения: чтение интересной литературы и активный отдых.
Comments