Duboko učenje, kao posebna grana mašinskog učenja, predstavlja sofisticiranu neuronsku mrežu koja imitira funkcije ljudskog mozga. Njen cilj je da omogući sistemima da predviđaju ishode na osnovu unetih podataka.
Ova tehnologija se primenjuje u raznim oblastima, od autonomne vožnje u automobilima, preko detekcije prevara u osiguranju i bankarstvu, do ciljanog oglašavanja koje doprinosi povećanju prihoda i razvoju poslovanja.
Ranije, korisnici su morali da se prilagođavaju računarima, što je rezultiralo nepersonalizovanim iskustvom. Duboko učenje, međutim, oponaša načine na koje ljudi obrađuju audio i video informacije, stvarajući intuitivno iskustvo za korisnike i omogućavajući razvoj različitih aplikacija koje nam olakšavaju svakodnevni život.
Primena Dubokog Učenja
Pretraživač Google koristi duboko učenje za stvaranje algoritama za prepoznavanje, dok ga Netflix koristi za personalizovane preporuke različitim korisnicima.
Duboko učenje je zastupljeno u svim industrijama za obradu govora, prepoznavanje slika, prevodjenje, analizu i predviđanje. Pogledajmo 10 industrija koje su najviše profitirale od ove tehnologije:
- Glasovni asistenti
- Sistemi za prevođenje
- Sprečavanje prevara
- Automatska vožnja
- Procena osiguravajućih zahteva
- Predviđanje zdravstvenih rizika
- Medicinska dijagnostika i analiza
- Marketing i promocija
- Odnosi sa javnošću i upravljanje reputacijom
- Personalizovano oglašavanje
Karijere i Poslovi u Dubokom Učenju
Za entuzijaste dubokog učenja koji traže karijeru u ovoj oblasti, razmotrite sledeće pozicije:
- Data inženjer
- Data naučnik
- Analitičar podataka
- Istraživački analitičar
- Programer
- NLP inženjer
- Instruktor
- Neuroinformatičar
- Bioinformatičar
- Analitičar poslovne inteligencije
- Dizajner programa za duboko učenje
- Inženjer računarskog vida
- Menadžer/vođa tima za duboko učenje
S obzirom na to da je duboko učenje postalo neophodna veština, istražite kurseve koji će vam pomoći da napredujete i postanete lider u ovoj oblasti.
Udemy Duboko Učenje A-Z™
Deep Learning A-Z je cenjen zbog svoje jasne strukture, praktičnih projekata i podrške tokom trajanja kursa. Zato je jedan od najcenjenijih i najpouzdanijih kurseva širom sveta.
Kurs obuhvata 22 sata video sadržaja, 34 članka, 169 predavanja i 5 resursa za preuzimanje. Do sada ga je pohađalo 348.565 studenata. Za pohađanje kursa potrebno je osnovno znanje matematike i Pythona.
Kroz ovaj kurs, radićete sa realnim skupovima podataka koristeći veštačke neuronske mreže za rešavanje problema, konvolucijske neuronske mreže za prepoznavanje slika, i rekurentne neuronske mreže za predviđanje akcija. Takođe, naučićete kako da koristite samoorganizovane mape, Bolcmanove mašine i složene autoenkodere.
Ovaj kurs vas priprema za rad sa alatima kao što su TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras i Scikit-learn.
Dubinsko Razumevanje DL
Još jedan visoko ocenjeni kurs koji vas uči kako da ovladate dubokim učenjem koristeći PyTorch i eksperimentalni naučni pristup.
Sadrži 57,5 sati video materijala, 3 članka, 1 resurs za preuzimanje i sertifikat o završenom kursu. Za početak vam je potrebno interesovanje za duboko učenje i Google nalog.
Pored pristupa sesijama uživo, dobićete mnogo vežbi, kodnih izazova i više od 8 sati Python tutorijala. Steći ćete intuitivno razumevanje veštačkih neuronskih mreža koristeći grafiku i brojeve. Vizuelizujte svoje učenje i shvatite detaljne projekte. Ovaj kurs je idealan za entuzijaste mašinskog učenja, ambiciozne data naučnike i stručnjake koji žele da unaprede svoje veštine.
Data Science: Duboko Učenje
Ovaj kurs će vas naučiti kako da kreirate svoju prvu veštačku neuronsku mrežu koristeći Python i TensorFlow kod. Sadrži 89 predavanja i 12 sati video materijala, kao i doživotni pristup i sertifikat o završenom kursu.
Za pohađanje kursa potrebno je znanje iz diferencijalnog računa, matrične aritmetike, verovatnoće i osnove Python i NumPy biblioteke.
Takođe je preporučljivo da ste upoznati sa sadržajem kursa logističke regresije kompanije Lazy Programmer Inc. Kurs pokriva teme kao što su trošak unakrsne entropije, gradijentni pad, neuroni, XOR.
Naučićete kako da kodirate neuronsku mrežu koristeći Google TensorFlow, kako duboko učenje funkcioniše i važne termine poput „aktivacije“, „propagacije unazad“ i „propagacije unapred“.
Uvod u Duboko Učenje
Ako tražite kurs koji vas uči da gradite i obučavate neuronske mreže za strukturirane podatke koristeći Keras i TensorFlow, Uvod u duboko učenje je pravi izbor. Za pohađanje kursa potrebno je samo 4 sata.
Ovaj besplatan kurs je podeljen u šest delova, svaki sa vežbom i tutorijalom. Instruktor je Rajan Holbruk, koji vas priprema za računarski vid.
Ovaj kurs je odlična nadogradnja ako ste upoznati sa kursom „Uvod u mašinsko učenje“. Dalje, saznaćete šta ovaj kurs nudi.
Počećete sa osnovama dubokog učenja i obučavati svoju prvu neuronsku mrežu koristeći Keras i TensorFlow. Naučićete i kako da se nosite sa problemima prekomernog i nedovoljnog prilagođavanja modela, kao i kako da koristite posebne slojeve za stabilizaciju treninga.
Pored toga, naučićete binarnu klasifikaciju da biste primenili duboko učenje na uobičajene zadatke, i dobićete pristup bonus lekcijama da biste primenili svoje veštine.
Vodič za Duboko Učenje za Početnike
Simplilearn-ov Vodič za duboko učenje za početnike je kurs srednjeg nivoa sa 18 lekcija i 2 sata video materijala.
Ovaj kurs pokriva obradu slika i videa, objašnjava šta je duboko učenje, njegove brojne primene, neuronske mreže, različite okvire, algoritme dubokog učenja i kako napredovati u Python-u.
Naučićete o TensorFlow-u, konvolucionim neuronskim mrežama, rekurentnim neuronskim mrežama (RNN), GAN-ovima i Kerasu. Dobijate i ekskluzivan uvid u pitanja za intervju vezana za duboko učenje.
Duboko učenje, Ilustrovana Serija
Duboko učenje I. Goodfellowa, Joshue Bengioa i Aarona Courvillea je deo serije od 13 knjiga: Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Elon Musk, jedan od osnivača OpenAI-a i izvršni direktor Tesla i SpaceX-a, smatra ovu knjigu sveobuhvatnim resursom o dubokom učenju. Ona je idealna za studente i entuzijaste mašinskog učenja, i pokriva širok spektar tema.
Pored konceptualnih osnova, naučićete tehnike dubokog učenja kao što su duboke mreže sa povratnom spregom, regularizacija, modeliranje sekvenci i praktične metodologije.
Steći ćete praktične perspektive o primenama kao što su obrada prirodnog jezika, prepoznavanje govora, bioinformatika i video igre. Knjiga takođe nudi detaljan pregled teorijskih tema kao što su Monte Carlo metode, particiona funkcija, aproksimativno zaključivanje i duboki generativni modeli.
Duboko Učenje sa Python-om
Duboko učenje sa Python-om, autora Francoisa Cholleta, pruža priliku da savladate duboko učenje od kreatora Kerasa.
Ova knjiga od 504 strane namenjena je čitaocima sa osnovnim razumevanjem Pythona. Naučićete kako da izvršite klasifikaciju slika i segmentaciju, predviđanje vremenskih serija, klasifikaciju teksta i mašinsko učenje, generisanje teksta, prenos neuronskog stila i generisanje slika.
Uz ovu knjigu, dobijate i pristup besplatnoj e-knjizi u različitim formatima. Istražite kako Keras funkcioniše u praksi i steknite uvide koji su korisni početnicima, naprednim korisnicima i ekspertima.
Duboko Učenje: Vizuelni Prisup
Andrew Glassner, autor knjige Duboko učenje: vizuelni pristup, nudi ilustrovani vodič koji vas uči kako da rešavate probleme dubokog učenja bez komplikovane matematike. Objašnjenja su konceptualna i vizuelna, što vam pomaže da lakše razumete duboko učenje.
Bez potrebe za jednačinama ili programiranjem, naučićete kako da koristite generatore teksta za kreiranje članaka i priča.
Osim toga, saznaćete kako funkcionišu sistemi za klasifikaciju slika, kako se primenjuju tehnike mašinskog učenja u kombinaciji sa veštačkom inteligencijom, i još mnogo toga.
Pripremite se da gradite inteligentne sisteme koji će nam pomoći da unapredimo budućnost veštačke inteligencije.
Edureka Kompletan Kurs Dubokog Učenja
Ako tražite vizuelni resurs za dubinsko razumevanje veštačke inteligencije, dubokog učenja i TensorFlow-a, razmislite o Edureka kursu dubokog učenja.
Za samo 6 sati, shvatićete kako da primenite tehnike dubokog učenja u kombinaciji sa veštačkom inteligencijom i mašinskim učenjem.
Pored stvarnih aplikacija (prepoznavanje govora, prepoznavanje slika, automatsko prevođenje), i tri tipa mašinskog učenja (pojačano, nadgledano, bez nadzora), naučićete i o algoritmima učenja perceptrona, kao i osnove i primere TensorFlow koda.
Savladajte top 8 okvira za duboko učenje, veštačke neuronske mreže i rad RBM-a. Naučićete kako da kreirate modele i chat botove koristeći TensorFlow, radite na detekciji objekata i razumećete osnove obrade prirodnog jezika (NLP).
Ovaj 6-časovni kurs će vam pomoći i da pripremite odgovore na pitanja za intervju u vezi sa dubokim učenjem.
Ovladajte Dubokim Učenjem za Nekoliko Sati
Ovladavanje dubokim učenjem može biti izazovno, ali uz gore navedene kurseve, YouTube tutorijale i knjige možete ga olakšati. Kursevi vam mogu pomoći da steknete iskustvo u industriji uz sertifikat o završenom kursu, dok će vam knjige i tutorijali omogućiti da dublje uđete u određene teme.
Uz odgovarajuće kurseve i resurse, učenje o dubokom učenju može trajati samo nekoliko sati!
Takođe možete istražiti top veštine koje su neophodne profesionalcima u oblasti veštačke inteligencije.