Risorse online gratuite per ottenere un apprendimento approfondito pratico
Con il deep learning che sta prendendo piede in settori come le auto a guida autonoma, il rilevamento di oggetti, gli assistenti vocali e la generazione di testi, per citarne alcuni, anche la domanda di esperti di deep learning nelle organizzazioni è aumentata in modo significativo. È un dato di fatto, le grandi aziende tecnologiche come Facebook , Google , Apple e Microsoft hanno iniziato a investire molto su progetti di deep learning che, a loro volta, aumentano il numero di posti di lavoro aperti di deep learning nel mercato.
Detto questo, il deep learning è uno dei complessi sottoinsiemi del machine learning e racchiude diversi livelli di componenti che non possono essere afferrati in un giorno. Pertanto, nonostante l’elevata domanda, esiste effettivamente una lacuna nel talento di apprendimento profondo per le organizzazioni. Non solo viene fornito con i prerequisiti dell’algebra lineare e della conoscenza del calcolo, ma anche abbastanza interesse per perseguire un argomento complicato come l’apprendimento profondo.
Pertanto, al fine di aiutare gli appassionati e gli aspiranti a mettere le mani sul deep learning , Analytics India Magazine ha curato undici risorse gratuite disponibili online. Ecco un elenco, senza un ordine particolare:
Tutorial sul deep learning
Offerto da: Simplilearn
Informazioni: Deep Learning Tutorial è un tutorial gratuito fornito da Simplilearn con Keras e TensorFlow. Con questo tutorial, gli studenti verranno introdotti all’apprendimento profondo, al suo scopo e ai risultati di apprendimento con una certificazione di apprendimento profondo. Copre argomenti come la conoscenza approfondita di TensorFlow, l’implementazione della regressione lineare e della discesa del gradiente, l’implementazione di algoritmi di apprendimento profondo, l’addestramento di reti profonde, fornendo una comprensione completa dell’apprendimento profondo con Keras e TensorFlow.
Python Deep Learning
Offerto da: TutorialsPoint
Informazioni su: Python è stato un linguaggio preferito nella scienza dei dati e per la produzione di algoritmi di apprendimento profondo. Questo tutorial introdurrà gli studenti a Python e alle sue librerie NumPy, SciPy, Pandas ecc. Per risolvere i problemi del mondo reale utilizzando framework di apprendimento profondo. Offerto da TutorialsPoint, questo tutorial è stato progettato per i professionisti che desiderano apprendere le basi di Python e sviluppare tecniche di deep learning. Viene fornito con prerequisiti specifici di conoscenza di base di algebra lineare, calcolo, statistica e tecniche di apprendimento automatico di base.
Tutorial MXNet: implementazione pratica del Deep Learning Framework
Offerto da: Analytics India Magazine
Informazioni: in questo tutorial, un aspirante data scientist spiega MXNet e la sua implementazione su dati casuali. Partendo da una panoramica del framework open source di deep learning – MXNet, questo corso si immergerà nella generazione di dati casuali e nell’utilizzo del linguaggio di programmazione Python per comprendere il paradigma di programmazione del deep learning e l’architettura del sistema MXNet.
Corso completo di deep learning in 6 ore
Proposto da: Edureka
Informazioni: Il corso completo di deep learning in 6 ore è un tutorial di YouTube offerto da Edureka, che fornirà agli studenti una conoscenza completa del deep learning e di TensorFlow. A partire dall’introduzione di deep learning, machine learning e intelligenza artificiale, questo corso insegnerà l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento per rinforzo, l’algoritmo di apprendimento perceptron, backpropagation, a framework di deep learning. Questo tutorial insegnerà anche come creare un modello di deep learning per casi d’uso significativi.
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Tutorial sul deep learning per principianti
Proposto da: Kaggle
Informazioni: il tutorial Deep Learning per principianti è un tutorial completo offerto da Kaggle. Questo corso sfrutta il notebook Python utilizzando i dati del set di dati delle cifre della lingua dei segni. Questo tutorial è iniziato con l’introduzione della tecnologia ed è seguito da regressione logistica, algoritmo di ottimizzazione con discesa del gradiente e rete neurale artificiale. Invece di scrivere grandi paragrafi, questo corso consiste in parole chiave significative in ogni riga, che fornisce un’esperienza pratica per gli studenti.
Tutorial di deep learning
Offerto da: DeepLearning.Net
Informazioni su: questo tutorial di deep learning introdurrà gli studenti ad alcuni degli algoritmi di deep learning più critici e insegnerà anche come eseguirli utilizzando Theano, una libreria Python. Avere familiarità con Python è uno dei prerequisiti con cui viene fornito questo tutorial; tuttavia, si può anche ottenere un tutorial su Theano insieme ad esso. Questo tutorial è compatibile con Python 2 e 3 tranne che per la modellazione e la generazione di sequenze di musica polifonica con RNN-RBM, che è disponibile solo per Python 2.
Tutorial sul deep learning
Offerto da: Great Learning
Informazioni: anche questo è un tutorial di YouTube di nove ore offerto da Great Learning che fornirà una conoscenza completa del deep learning. Non solo insegnerà le conoscenze teoriche sulla tecnologia, ma mostrerà anche come installare Python e altri IDE, insieme alle strutture dati in Python e alle sue funzioni. Questo tutorial fornirà anche una demo sul set di dati del vino utilizzando il modello sequenziale di Keras, insieme all’algoritmo di backpropagation e discesa del gradiente e una demo sul set di dati MNIST.
Keras con Tensorflow
Proposto da: Deeplizard
Informazioni su: questo tutorial, noto anche come corso gratuito, che insegnerà agli studenti come utilizzare Keras, un’API di rete neurale in Python. Questo viene fornito con risorse di testo e video sul sito Web di un deeplizard, insieme a una playlist video su YouTube, che si concentra su concetti specifici e sul flusso di lavoro dell’utilizzo di Keras e Python. Inizia con le basi dell’organizzazione e dell’elaborazione dei dati e poi si tuffa nella costruzione e nell’addestramento delle reti neurali. Sebbene questo corso gratuito venga fornito con un prerequisito di conoscenza di base del deep learning, offre anche un corso sui fondamenti prima, prima che uno lo porti avanti.
Nozioni di base sul deep learning del MIT con TensorFlow
Proposto da: Lex Fridman
Informazioni su: Questo tutorial fa parte della serie MIT Deep Learning, guidata dai ricercatori del MIT, che consiste in varie lezioni, lezioni ed esercitazioni che trattano le basi dell’apprendimento profondo e delle reti neurali. Con una panoramica della tecnologia di deep learning in sette paradigmi architetturali con tutorial TensorFlow per ciascuno di essi, questo corso tratterà anche argomenti come: Feed Forward Neural Networks; Reti neurali convoluzionali; Reti neurali ricorrenti; Architetture encoder-decoder; Generative Adversarial Networks; Apprendimento per rinforzo profondo, ecc.
Tutorial sul deep learning
Offerto da: Stanford
Informazioni: con il contributo di Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo e altri esperti del settore, questo tutorial tratterà le idee principali dell’apprendimento delle funzionalità senza supervisione e del deep learning. Il tutorial fornirà anche esperienza pratica nell’implementazione di diversi algoritmi di apprendimento delle funzionalità / apprendimento profondo per risolvere problemi del mondo reale. Questo tutorial include un prerequisito di conoscenza di base sull’apprendimento automatico con familiarità con l’apprendimento supervisionato, la regressione logistica, la discesa del gradiente. Se gli studenti stanno lottando con questi passaggi necessari, questo tutorial offre anche un corso aggiuntivo di machine learning per comprendere prima questi argomenti.
Apprendimento profondo con PyTorch: un blitz di 60 minuti
Proposto da: PyTorch
Informazioni: Proveniente dal team principale di PyTorch, questo tutorial di 60 minuti è perfetto per ottenere una rapida comprensione della libreria e dei lavori pratici sull’addestramento delle reti neurali per classificare le immagini. Trattando argomenti come una rete neurale convoluzionale, la funzione di perdita e la formazione su GPU singola e multipla, questo tutorial fornisce le conoscenze di base necessarie per iniziare il proprio lavoro. Sebbene non sia un tutorial avanzato con una conoscenza completa, sicuramente aiuta i principianti a iniziare la loro carriera nel deep learning
