Курс машинного навчання - Проектування нейронних мереж - ОНЛАЙН-версія 6037628

Опис продукту: Курс машинного навчання - Проектування нейронних мереж

КурсМашинне навчання - проектування нейронних мережрозглядає теми для програмістів та ентузіастів нових технологій, такі якмашинне навчання(ML, Машинне навчання) таглибоке навчання(DL, Глибоке навчання). Включаєалгоритми штучного інтелекту, створюючи та оптимізуючи їх. Цей курс середнього рівня є частиною курсу «Інженер машинного навчання».

Огляд змісту курсу

• Алгоритми навчання нейронних мереж
• Регресія, класифікація та виявлення аномалій у нейронних мережах
• Бібліотека Optuna та оптимізація алгоритмів навчання
• Проектування нейронних мереж у бібліотеці TensorFlow
• Рекурентні та згорткові нейронні мережі
• Методи оптимізації функцій
• Сучасні тенденції машинного навчання

Машинне навчання в майбутньому

Машинне навчання відіграє дедалі важливішу роль у нашому житті. Рішення на основі штучного інтелекту автоматизують багато повторюваних процесів, щобзвільніть нас від нашого робочого навантаженняЦю технологію вже використовують не лише такі гіганти ринку, як Google та Facebook. Нейронні мережі є одним із найпроривніших алгоритмів у цій галузі, що допомагають вирішувати дедалі складніші проблеми.попит зростаєдля інженерів, що спеціалізуються на машинному навчанні (ML) та об'єднанні знаннями (DL), які закладають основи нових методів роботи в багатьох сферах людської діяльності.

Де ховаються нейронні мережі?

Автоматичне розфарбовування чорно-білих фільмів, шумозаглушення звуку та складні медичні діагностичні рішення – все це системи, засновані на нейронних мережах. Кількість галузей, у яких використовуються подібні рішення, постійно зростає. Під час курсу ви дізнаєтесь,як застосовувати їх у своїх проектахТут немає заглиблення — лекції спочатку нагадають вам основи та дадуть короткий огляд історії нейронних мереж.

Структура та оптимізація в роботі зі штучним інтелектом

Концепції нейронних мереж та оптимізації машинного навчання тісно пов'язані. Корельовані приклади розглядаються з використанням популярної бібліотеки Optuna. Наприклад, якщо ви плануєте запустити нову послугу, методи оптимізації можуть спростити процес вибору найкращої цінової стратегії. Багато прикладів у курсі одночасно...навчитися максимізувати винагороду та мінімізувати витрати. 

Нові можливості

Цей курс охоплює автоенкодерів (авто-енкодери, автоенкодери), рекурентних мереж та згорткових мереж. Це найпопулярніші та найефективніші методи у штучному інтелекті. Вони допомогли вирішити багато проблем, які раніше були занадто складними для традиційних алгоритмів та ранніх методів машинного навчання. Ці рішення використовуються в дослідженнях з таких тем, як аналіз мутацій для генетичних захворювань, ретинопатія та діагностика онкології. Курс демонструє, якяк використовувати їх у власних проектах та додатках.

Найважливіші елементи курсу

• Довічний доступ, включаючи цілодобовий мобільний доступ
• 7 годин навчання
• Тести та завдання
• 35 професійних лекцій
• 26 тестових питань
• Сертифікат про завершення

Доповнення до курсу - штучний інтелект

Нейронні мережі та машинне навчання в найширшому сенсі належать до поняття штучного інтелекту. Ми також рекомендуємо наступне:

• Курс машинного навчання на Python - Вступ до штучного інтелекту ОНЛАЙН
• Курс машинного навчання - Дерева рішень та випадкові ліси ОНЛАЙН