Den avancerede vejledning til dyb læring og kunstig intelligens
Er du blevet introduceret til dyb læring og kunstig intelligens og ønsker at lære mere? Ønsker du at gå dybere ind i at lære om Python? Derefter har du brug for den avancerede vejledning til dyb læring og kunstig intelligens. Denne pakke dækker dyb læring i neurale netværk, autoencoders, talegenkendelse og naturlig sprogbehandling.
Følgende fire kurser er inkluderet i denne bundle.
Deep Learning: Konvolutionelle neurale netværk i Python - Se på begreberne bag computersyn og uddybe hvad du ved om neurale netværk og dyb læring.
- Femogtyve foredrag og tre timers indhold
- Brug convolutional neurale netværk (CNN) til at udforske StreetView House Number (SVHN) datasæt
- Opret fældningsfiltre, der skal anvendes til lyd eller billeddannelse
- Dyrk dybe neurale netværk med blot et par funktioner
- Test CNN'er skrevet i både Theano og TensorFlow
Unsupervised Deep Learning i Python - Lær om kraften i autoencoders og begrænset Boltzmann maskiner og diskutér hovedkomponenter analyse og en populær nonlinear dimensional reduktion teknik og derefter lære om autoencoders.
- 30 forelæsninger og tre timers indhold
- Opdag begrænset Boltzmann-maskiner (RBM'er) og hvordan man præ-trækker overvågede dybe neurale netværk
- Lær om Gibbs sampling
- Brug PCA og t-SNE på funktioner, som blev lært af autokodere og RBM'er
- Lær moderne dyb læringsudvikling
Deep Learning: Tilbagevendende neurale netværk i Python - Lær om futuristiske videnskaber som den kunstige videnskab bag talegenkendelse.
- Toogtredive foredrag og fire timers indhold
- Oplev den simple tilbagevendende enhed, også Elman-enheden
- Udvid XOR-problemet som et paritetsproblem
- Lær sprogmodellering
- Bliv dygtig på Word2Vec for at oprette ordvektorer eller ordindlejringer
- Undersøg den lange kortvarige hukommelsesenhed (LSTM) og gated recurrent unit (GRU)
- Brug hvad du lærer om praktiske problemer som at lære en sprogmodel fra Wikipedia-data
Natural Language Processing med Deep Learning i Python - Udforsk avanceret behandling af naturlige sprog og lær om udledning og implementering af Word2Vec, GloVe, ordindlejringer og sentimentanalyse.
- Fyrre foredrag og fire og en halv times indhold
- Udforsk Word2Vec og lær, hvordan det kortlægger ord til et vektorrum
- Lær om GLoVes brug af matrixfaktorisering og hvordan den bidrager til anbefalingssystemer
- Opdag rekursive neurale netværk for at hjælpe med at løse problemet med negation i sentimentanalyse
Få denne dybe læringspakke med 91% rabat for kun 42 dollar.
Den avancerede vejledning til dyb læring og kunstig intelligens