Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация Deep Learning Специализация DeepLearning.AI

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс - сертифицированная профессиональная специализация Deep Learning Специализация DeepLearning.AI

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Создание и обучение глубоких нейронных сетей и применение поляризованных нейронных сетей.
  • Определение параметров архитектуры и применение глубокого обучения к вашим приложениям.
  • Использование лучших практик для обучения и развития тестовых групп.
  • Анализ предвзятостей/вариаций при создании приложений глубокого обучения.
  • Реализация алгоритмов оптимизации и выполнение нейронной сети в TensorFlow.
  • Реализация стратегий уменьшения ошибок в системах машинного обучения.
  • Построение сверточной нейронной сети и ее применение в задачах визуальной идентификации и распознавания.
  • Построение и обучение рекуррентных нейронных сетей и их разновидностей (GRU, LSTM).
  • Работа с НЛП и словесной иллюстрацией.
  • Использование кодировок и преобразователей HuggingFace.

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разработчик программного обеспечения в области искусственного интеллекта
  • Инженер по машинному обучению
  • аналитик данных
  • Разработчик систем распознавания речи
  • Разработчик чат-бота
  • Разработчик систем машинного перевода
  • Разработчик приложений для обработки естественного языка
  • Разработчик систем синтеза музыки
  • Инженер нейронных сетей
  • Эксперт в области глубокого обучения
  • Исследователь в области искусственного интеллекта
  • Разработчик ИИ-решений в отрасли

Специализация в глубоком обучении

Специализация глубокого обучения — это базовая программа, которая поможет вам понять возможности, проблемы и последствия глубокого обучения, а также подготовит вас к участию в разработке передовых технологий искусственного интеллекта.

В рамках этой специализации вы будете создавать и обучать такие архитектуры нейронных сетей, как:

  • Сверточные нейронные сети
  • Повторные сети
  • LSTM
  • Трансформеры

Вы узнаете, как улучшить их с помощью таких стратегий, как Dropout, BatchNorm и других. Будьте готовы освоить теоретические концепции и их отраслевые применения с помощью Python и TensorFlow, а также решать реальные задачи, такие как:

  • Распознавание речи
  • синтез музыки
  • Чат-боты
  • машинный перевод
  • обработка естественного языка

ИИ меняет облик многих отраслей. Специализация глубокого обучения дает вам возможность сделать решающий шаг в мир искусственного интеллекта, приобретя знания и навыки, которые будут способствовать развитию вашей карьеры. Попутно вы также получите советы по карьере от экспертов по глубокому обучению из промышленности и научных кругов.

Прикладной учебный проект

В конце курса вы сможете:

  • Создавайте и обучайте глубокие нейронные сети, а также реализуйте поляризованные нейронные сети.
  • Определите параметры архитектуры и примените глубокое обучение к своим приложениям.
  • Используйте лучшие практики для обучения и развития тестовых групп.
  • Анализируйте предвзятости/вариации в создании приложений глубокого обучения.
  • Примените алгоритмы оптимизации и создайте нейронную сеть в TensorFlow.
  • Применяйте стратегии уменьшения ошибок в системах машинного обучения.
  • Создайте сверточную нейронную сеть и примените ее к задачам визуального распознавания и распознавания.
  • Создавайте и обучайте рекуррентные нейронные сети и их варианты (GRU, LSTM).
  • Работа с НЛП и словесной иллюстрацией.
  • Для использования в кодировках и преобразователях HuggingFace.

Details of the courses that make up the specialization

Нейронные сети и глубокое обучение

Курс 1 • 24 часа • 4,9 (121 879 оценок)

Что вы узнаете:

  • Основополагающие концепции нейронных сетей и глубокого обучения.
  • Создавайте, обучайте и применяйте полносвязные глубокие нейронные сети.
  • Реализуйте эффективные (векторизованные) нейронные сети.
  • Определите ключевые параметры в архитектуре нейронной сети.
  • Применяйте глубокое обучение в своих приложениях.

Навыки, которые вы получите:

  • Тензорный поток
  • Глубокое обучение
  • Настройка гиперпараметров
  • Математическая оптимизация

Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация

Курс 2 • 23 часа • 4,9 (63 126 оценок)

Что вы узнаете:

  • Понимание процессов, которые повышают производительность глубокого обучения.
  • Используйте стандартные методы нейронных сетей, такие как инициализация, L2 и регуляризация отсева.
  • Реализуйте различные алгоритмы оптимизации, такие как мини-пакетный градиентный спуск, Momentum, RMSprop и Adam.
  • Реализуйте нейронную сеть в TensorFlow.

Навыки, которые вы получите:

  • Закрытый рекуррентный блок (ГРУ)
  • Рекуррентная нейронная сеть
  • Обработка естественного языка
  • Долговременная краткосрочная память (LSTM)
  • Модели внимания

Структурирование проектов машинного обучения

Курс 3 • 6 часов • 4,8 (49 853 оценок)

Что вы узнаете:

  • Создайте успешный проект машинного обучения.
  • Диагностика ошибок в системе машинного обучения.
  • Понимайте сложные настройки машинного обучения и применяйте комплексное обучение.

Навыки, которые вы получите:

  • Искусственная нейронная сеть
  • Обратное распространение ошибки
  • Программирование на Python
  • Архитектура нейронной сети

Сверточные нейронные сети

Курс 4 • 35 часов • 4,9 (42 276 оценок)

Что вы узнаете:

  • Создавайте сверточные нейронные сети и применяйте их для задач визуального обнаружения.
  • Используйте нейронную передачу стиля для создания произведений искусства.

Навыки, которые вы получите:

  • Принятие решений
  • Машинное обучение
  • Индуктивный перенос
  • Многозадачное обучение

Модели последовательности

Курс 5 • 37 часов • 4,8 (30 314 оценок)

Что вы узнаете:

  • Создавайте и обучайте рекуррентные нейронные сети (RNN) и их варианты.
  • Применяйте RNN к задачам обработки естественного языка.

Навыки, которые вы получите:

  • Система распознавания лиц
  • Тензорный поток
  • Сверточная нейронная сеть
  • Обнаружение и сегментация объектов

Похожие