Dyk ned i dyb læring med 15 gratis onlinekurser

Hver dag bringer nye overskrifter for, hvordan dyb læring ændrer verden omkring os. Et par eksempler:

  • Dyb læringsalgoritme diagnosticerer hudkræft såvel som erfarne hudlæger
  • Amazon Go: Hvordan Deep Learning og AI vil ændre detailhandel
  • Deep Learning gør førerløse biler bedre til at spotte fodgængere

Vil du se, hvad ståhejen handler om? Ønsker du at mestre det tekniske indhold for at fremme din karriere eller starte din egen virksomhed? Jeg udforskede open source-projektet Class Central og fandt 31 online kurser (hvoraf 15 er helt gratis), der dækker alt fra det grundlæggende inden for dyb læring til den mest avancerede forskning i dag.

Inden vi starter, spørger du måske dig selv: "Hvad er egentlig dyb læring?" Her er en kortfattet beskrivelse:

"Dyb læring er et underfelt af maskinlæring, der beskæftiger sig med algoritmer inspireret af hjernens struktur og funktion kaldet kunstige neurale netværk." - Jason Brownlee fra Machine Learning Mastery

Uden yderligere ado ...

Online dyb læringskurser

Kreative anvendelser af dyb læring med TensorFlow

via Kadenze

★★★★★ (14 bedømmelser)

Vi dækker de grundlæggende komponenter i dyb læring, hvad det betyder, hvordan det fungerer, og udvikler kode, der er nødvendig for at opbygge forskellige algoritmer, såsom dybe konvolutionsnetværk, variationskodekodere, generative kontradiktoriske netværk og tilbagevendende neurale netværk. Et hovedfokus for dette kursus vil være ikke kun at forstå, hvordan man bygger de nødvendige komponenter i disse algoritmer, men også hvordan man anvender dem til at udforske kreative applikationer. Gratis og betalte muligheder er tilgængelige.

Fremtrædende anmeldelse (af Christopher Kelly): “Jeg har en bachelorgrad i datalogi ... Jeg har brugt masser af tid på Khan Academy og Coursera, og jeg er blæst væk af kvaliteten og professionalismen af ​​indholdet af dette kursus. Højt anbefalet!"

Neurale netværk til maskinindlæring

University of Toronto via Coursera

★★★★★ (18 bedømmelser)

Lær om kunstige neurale netværk, og hvordan de bruges til maskinlæring, som de anvendes til genkendelse af tale og objekter, billedsegmentering, modelleringssprog og menneskelig bevægelse osv. Vi vil understrege både de grundlæggende algoritmer og de praktiske tricks, der er nødvendige for at få dem til at arbejde godt. Gratis og betalte muligheder er tilgængelige.

Fremtrædende anmeldelse (af Bobby Brady): “ Dette er en af ​​disse chancer i en livstidskursus, du skal lære for de store. Geoffrey Hinton var en af ​​de vigtigste og mest indflydelsesrige forskere, der arbejdede med kunstig intelligens og neurale net tilbage i 80'erne. I øjeblikket arbejder han med Google i deres AI / dyb læringsinitiativer. ”

Praktisk dyb læring til kodere, del 1

hurtigt.ai

★★★★ ☆ (3 ratings)

Dette 7-ugers kursus er designet til alle med mindst et års kodningserfaring og noget hukommelse fra gymnasiet matematik. Du starter med trin et - at lære at få en GPU-server online, der er egnet til dyb læring - og gå hele vejen igennem til at skabe avancerede, meget praktiske modeller til computersyn, naturlig sprogbehandling og anbefalingssystemer. Ledig.

Fremtrædende anmeldelse (af Anonym): “Dette er virkelig en skjult perle i et felt, der vokser hurtigt. Jeremy Howard gør et fremragende stykke arbejde med både at gå gennem det grundlæggende og præsentere avancerede resultater. Jeg blev gang på gang overrasket, da han ikke kun præsenterede materiale, der var udviklet inden for det sidste år, men selv inden for den uge, kurset kørte ... Du øver på data fra det virkelige liv gennem Kaggle-konkurrencer. Jeg vil på det kraftigste anbefale dette kursus til alle, der ønsker at gå fra nul erfaring fra den virkelige verden til at konkurrere med eksperter på området. ”

6.S191: Introduktion til dyb læring

Massachusetts Institute of Technology (MIT)

★★★★ ☆ (1 vurdering)

En uges introduktion til dyb læringsmetoder med applikationer til maskinoversættelse, billedgenkendelse, spil, billedgenerering og mere. Et samarbejdskursus, der inkorporerer laboratorier i TensorFlow og peer brainstorming sammen med forelæsninger. Ledig.

6.S094: Deep Learning for selvkørende biler

Massachusetts Institute of Technology (MIT)

★★★★ ☆ (1 vurdering)

Denne klasse er en introduktion til praksis med dyb læring gennem det anvendte tema at bygge en selvkørende bil. Det er åbent for begyndere og er designet til dem, der er nye inden for maskinindlæring, men det kan også gavne avancerede forskere på området, der søger et praktisk overblik over dyb læringsmetoder og deres anvendelse. Ledig.

Dyb læring

Google via Udacity

★★ ☆☆☆ (20 vurderinger)

I dette kursus udvikler du en klar forståelse af motivationen til dyb læring og designer intelligente systemer, der lærer af komplekse og / eller store datasæt. Du vil lære at løse nye klasser af problemer, der engang blev anset for uoverkommeligt udfordrende, og bedre forstå den komplekse natur af menneskelig intelligens, når du løser de samme problemer uden problemer ved hjælp af dybe læringsmetoder. Ledig.

Dyb læring til naturlig sprogbehandling

University of Oxford

Dette er et anvendt kursus med fokus på nylige fremskridt inden for analyse og generering af tale og tekst ved hjælp af tilbagevendende neurale netværk. De matematiske definitioner af de relevante maskinlæringsmodeller introduceres, og deres tilknyttede optimeringsalgoritmer afledes.

Kurset, der er gratis, ledes af Phil Blunsom og leveres i partnerskab med DeepMind Natural Language Research Group.

CS224n: Naturlig sprogbehandling med dyb læring

Stanford University

Kurset giver en grundig introduktion til banebrydende forskning inden for dyb læring anvendt til NLP. På modelsiden vil vi dække ordvektorrepræsentationer, vinduesbaserede neurale netværk, tilbagevendende neurale netværk, lang-kortvarig-hukommelsesmodeller, rekursive neurale netværk, nedbrydningsneurale netværk samt nogle nylige modeller, der involverer en hukommelseskomponent. Gennem forelæsninger ( bemærk: Vinter 2017-videoer er nu lagt ud ) og programmeringsopgaver lærer de studerende de nødvendige tekniske tricks til at få neurale netværk til at arbejde på praktiske problemer. Ledig.

CS231n: Konvolutionsneurale netværk til visuel genkendelse

Stanford University

Dette kursus er en dybdykning i detaljer om dyb læringsarkitekturer med fokus på at lære end-til-ende modeller til disse opgaver, især billedklassificering. I løbet af det 10-ugers kursus lærer de studerende at implementere, træne og debugge deres egne neurale netværk og få en detaljeret forståelse af banebrydende forskning i computersyn. Den endelige opgave vil indebære træning af et multi-million parametervolutions neuralt netværk og anvendelse af det på det største billedklassifikationsdatasæt (ImageNet). Vi vil fokusere på undervisning i, hvordan man opsætter problemet med billedgenkendelse, indlæringsalgoritmerne (f.eks. Backpropagation), praktiske tekniske tricks til træning og finjustering af netværkene og vejleder de studerende gennem praktiske opgaver og et afsluttende kursusprojekt. Ledig.

Maskinelæring

Nando de Freitas / University of British Columbia

Dette kursus fokuserer på det spændende felt med dyb læring. Ved at hente inspiration fra neurovidenskab og statistik introducerer den den grundlæggende baggrund for neurale netværk, rygforplantning, Boltzmann-maskiner, autokodere, nedbrydningsneurale netværk og tilbagevendende neurale netværk. Det illustrerer, hvordan dyb læring påvirker vores forståelse af intelligens og bidrager til det praktiske design af intelligente maskiner. Ledig.

Deep Learning Summer School 2015 og 2016

Forskellige arrangører (inklusive Yoshua Bengio og Yann LeCun) via Independent

Deep Learning Summer School er rettet mod kandidatstuderende og industrielle ingeniører og forskere, der allerede har en vis grundlæggende viden om maskinlæring (og muligvis, men ikke nødvendigvis om dyb læring) og ønsker at lære mere om dette hurtigt voksende forskningsfelt.

Det er ikke organiseret som et traditionelt online kursus, men dets arrangører (inklusive dyb læringsarmaturer som Bengio og LeCun) og de undervisere, de tiltrækker, gør denne serie til en guldmine til dybt læringsindhold. Det er gratis.

Online kursus om neurale netværk

Hugo Larochelle / Université de Sherbrooke

“Velkommen til mit online kursus om neurale netværk! Jeg har sat dette kursus sammen, mens jeg underviste i en klasseversion af det på Université de Sherbrooke. Dette er et kursus på kandidatniveau, der dækker basale neurale netværk såvel som mere avancerede emner. ” Ledig.

Lær TensorFlow og dyb læring uden en ph.d.

Google

Dette tre-timers kursus (video og dias) giver udviklere en hurtig introduktion til dyb-lærende grundlæggende med nogle TensorFlow kastet i købet. Ledig.

Dyb læring 101

Big Data University

Jo længere man dykker ned i havet, jo mere ukendt kan territoriet blive. Dyb læring på overfladen kan synes at dele ligheder. Dette kursus er designet til at få dig tilsluttet net og kodere, mens du holder skolen sammen. Ledig.

Dyb læring med TensorFlow

Big Data University

Størstedelen af ​​data i verden er umærket og ustruktureret. Lavvandede neurale netværk kan ikke let fange relevant struktur i for eksempel billeder, lyd og tekstdata. Dybe netværk er i stand til at opdage skjulte strukturer inden for denne type data. I dette TensorFlow-kursus bruger du Googles bibliotek til at anvende dyb læring til forskellige datatyper for at løse problemer i den virkelige verden. Ledig.

Dyb læring i Python

DataCamp

På dette kursus får du praktisk praktisk viden om, hvordan du bruger neurale netværk og dyb læring med Keras 2.0, den nyeste version af et banebrydende bibliotek til dyb læring i Python. Delvis gratis.

De følgende kurser, sorteret efter vurdering, er alle vært på Udemy. Priserne varierer afhængigt af Udemy-rabatter, som er hyppige. Du er ofte i stand til at købe adgang for så lidt som $ 10.

Bemærk, at tilbudene fra Lazy Programmer Inc. leveres med en foreslået ordre i henhold til "Nyttig kursusbestilling" -retningslinje i deres kursusbeskrivelser.

Deep Learning AZ ™: Praktiske kunstige neurale netværk

Kirill Eremenko og SuperDataScience Team via Udemy

4,7 stjerner (388 vurderinger)

Lær at oprette dyb læringsalgoritmer i Python fra to maskinlærings- og datavidenskabseksperter. Skabeloner inkluderet. Dette kursus undervises af den samme instruktør, der underviser i min bedste anbefaling til introduktion til datavidenskabskurser.

Jeg rangerede hvert Intro to Data Science-kursus på internettet baseret på tusindvis af datapunkter

medium.freecodecamp.com

Zero to Deep Learning ™: Mastering Keras

Data Weekends, Jose Portilla, Francesco Mosconi

4,8 stjerner (23 vurderinger)

Forstå og opbygge Deep Learning-modeller til billeder, tekst, lyd og mere ved hjælp af Python og Keras.

Forudsætninger for dyb læring: Den Numpy Stack i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (1.551 vurderinger)

Stumpen Numpy, Scipy, Pandas og Matplotlib: forberedelse til dyb læring, maskinindlæring og kunstig intelligens. Ledig.

Datalogi: Deep Learning in Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (1.381 vurderinger)

En guide til at skrive dit eget neurale netværk i Python og Numpy, og hvordan man gør det i Googles TensorFlow.

Forudsætninger for dyb læring: Lineær regression i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (751 vurderinger)

Lær lineær regression fra bunden, og opbyg dit eget arbejdsprogram i Python til dataanalyse.

Forudsætninger for dyb læring: Logistisk regression i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (624 vurderinger)

Datavidenskabsteknikker for fagfolk og studerende - lær teorien bag logistisk regression og kode i Python.

Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (304 vurderinger)

Dette kursus handler om, hvordan man bruger dyb læring til computersyn ved hjælp af nedviklede neurale netværk. Dette er den nyeste teknologi, når det kommer til billedklassificering, og de slår vanille dybe netværk ved opgaver som MNIST.

Datalogi: Praktisk dyb læring i Theano + TensorFlow

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (293 vurderinger)

Tag dyb læring til det næste niveau med SGD, Nesterov momentum, RMSprop, Theano, TensorFlow og brug af GPU'en på AWS.

Deep Learning: Tilbagevendende neurale netværk i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (248 vurderinger)

GRU, LSTM og mere moderne dyb læring, maskinindlæring og datalogi til sekvenser.

Naturlig sprogbehandling med dyb læring i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (194 vurderinger)

Komplet guide til at udlede og implementere word2vec, GLoVe, ordindlejringer og sentimentanalyse med rekursive net.

Uovervåget dyb læring i Python

Lazy Programmer Inc. via Udemy

4,6 stjerner (153 vurderinger)

Autokodere og begrænsede Boltzmann-maskiner til dybe neurale netværk i Theano og t-SNE og PCA.

Slip dyb læring løs: Begynd visuelt med Caffe og DIGITS

Razvan Pistolea via Udemy

4,5 stjerner (36 vurderinger)

En introduktion til Deep Learning-værktøjer ved hjælp af Caffe og DIGITS, hvor du kan skabe din egen Deep Learning Model.

Dyb læring med TensorFlow

Packt Publishing via Udemy

3,9 stjerner (96 vurderinger)

Kanaliser kraften i dyb læring med Googles TensorFlow!

Dyb læring med Python

Packt Publishing via Udemy

3,4 stjerner (31 vurderinger)

Dyk ned i datavidenskabens fremtid og implementer intelligente systemer ved hjælp af dyb læring med Python.

Selvom det mere er et program end et enestående online kursus, finder du nedenfor et Udacity Nanodegree målrettet fundamentet for dyb læring .

På tidspunktet for offentliggørelsen er den aktuelle tilmeldingsperiode lukket, men du kan tilmelde dig ventelisten for at få besked, når den næste tilmeldingsperiode begynder.

Deep Learning Foundations Nanodegree

Siraj Raval via Udacity

Kunstig intelligens transformerer vores verden på dramatiske og gavnlige måder, og dyb læring styrker fremskridtene. Sammen med Siraj Raval giver Udacity en dynamisk introduktion til dette fantastiske felt ved hjælp af ugentlige videoer, eksklusive projekter og ekspertfeedback og gennemgang for at lære dig grundlaget for denne fremtidig formende teknologi.

Hvis du nød at læse dette, så tjek nogle andre udforskninger af Class Centers datasæt:

  • Her er 250 Ivy League kurser, du kan tage online lige nu gratis
  • Jeg rangerede hvert Intro to Data Science-kursus på internettet baseret på tusindvis af datapunkter
  • Hvis du vil lære datalogi, skal du starte med en af ​​disse programmeringsklasser
  • Hvis du vil lære datalogi, skal du tage et par af disse statistikklasser
  • De bedste gratis online universitetskurser til at lære et nyt verdenssprog
  • De 50 bedste gratis online universitetskurser ifølge data

Hvis du kender til kurser, som jeg måske har gået glip af, så lad mig det vide i svarene!

Hvis du fandt dette nyttigt, skal du klikke på? så flere mennesker vil se det her på Medium.

Oprindeligt udgivet på Class Central.