Vi er i en dag og alder, hvor maskiner gør mere og mere for os. De bruger endda kunstig intelligens til at hjælpe os med at lære. Deep Learning og Artificial Intelligence Introductory Bundle får dig til at få fat i alle de nyeste teknologier i denne henseende. Du vil lære om lineær og logistisk regression og dyb læring i Python samt praktisk dyb læring i Theano og TensorFlow.

Følgende fire kurser er inkluderet i denne store pakke.

Deep Learning forudsætninger: Lineær regression i Python - Gør mere præcise forudsigelser og træd i dyb læring ved hjælp af sandsynlighed

  • Tyve foredrag og to timers indhold
  • Bevis Moores lov ved hjælp af en 1-D lineær regression
  • Opret en maskine læring model, der vil lære fra flere input
  • Forudsig en patients systoliske blodtryk ved hjælp af deres alder og vægt ved at anvende multidimensionel lineær regression
  • Gå over generalisering, overfitting og træningsprøvninger

Deep Learning Forudsætninger: Logistisk Regression i Python - Få introduceret til byggestenene i neurale netværk.

  • 30 forelæsninger og tre timers indhold
  • Lær at kode dit eget logistiske regressionsmodul i Python
  • Lær, mens du arbejder på et kursusprojekt, der forudsiger brugerhandlinger fra brugerdata på en hjemmeside
  • Udnyt ansigtsudtryk genkendelse ved hjælp af dyb læring
    Opdag hvordan man kan lave data-drevne beslutninger

Data Science: Deep Learning in Python - Opdag hvordan man bygger kunstige neurale netværk som dem, der holder Google så vidende.

  • Trediveog foredrag og fire timers indhold
  • Brug softmax-funktionen til at udvide den binære klassifikationsmodel i flere klasser
  • Kode den vigtige træningsmetode, backpropagation, i Numpy
  • Sæt et neuralt netværk i spil ved hjælp af Googles TensorFlow-bibliotek
  • Brug et neuralt netværk og brugerdata til at forudse brugerhandlinger på en hjemmeside
  • Brug dyb læring til ansigtsudtryk anerkendelse
  • Oplev de nyeste udviklinger i neurale netværk

Data Science: Praktisk Deep Learning i Theano og TensorFlow - Opdag og opbyg neurale netværk med to af de mest populære dyb indlæringsteknikker.

  • 23 forelæsninger og tre timers programmering
  • Lær batch og stokastisk gradient nedstigning, som giver dig mulighed for at træne på en lille stikprøve af data ved hver iteration, hvilket øger hastigheden på træningstiden enormt
  • Find ud af, hvordan fart kan tage dig gennem lokale minima
  • Oplev adaptive læringsrateteknikker som AdaGrad og RMSprop
  • Gå over dropout regularization og andre moderne neurale netværksteknikker
  • Lær variablerne og udtryk for TensorFlor og Theano
  • Konfigurer en GPU-forekomst på AWS og sammenlign hastighederne mellem CPU og GPU for at træne et dybt neuralt netværk
  • Sammenlign MNIST datasæt og kendte benchmarks

Pick up denne fantastiske pakke til 91% rabat.

The Deep Learning og Artificial Intelligence Introductory Bundle