Descoperă aplicațiile învățării profunde

Deep learning este tehnica de machine learning din spatele celor mai captivante capabilități din robotică, procesarea limbajului natural, recunoașterea imaginilor și inteligența artificială. În acest curs de 4 ore, vei dobândi cunoștințe practice, aplicate, despre cum să îți folosești abilitățile de Python pentru deep learning cu biblioteca Keras 2.0.

Explorează modelele Keras cu un contributor la bibliotecă

Predat de fostul data scientist de la Google și contributor Keras, Dan Becker, acest curs de deep learning explorează modelele de rețele neuronale și cum poți genera predicții cu ele. Primele capitole îți vor dezvolta înțelegerea atât a propagării înainte, cât și a propagării înapoi și a modului în care funcționează în practică.

Biblioteca Keras este o bibliotecă Python care te poate ajuta să dezvolți și să analizezi modele de deep learning. Ca multe biblioteci Python, este gratuită, open-source și foarte ușor de utilizat. Vei începe prin a crea un model Keras și vei învăța cum să-l compilezi, să-l antrenezi și să-l clasifici înainte de a face predicții. După ce vei finaliza acest curs, vei avea toate instrumentele de care ai nevoie pentru a construi rețele neuronale profunde și pentru a începe să experimentezi, în timp, cu rețele mai largi și mai profunde.

Pătrundeți mai adânc în Deep Learning

Acest curs face parte din mai multe trasee de machine learning și deep learning, oferindu-ți căi clare pentru a-ți dezvolta abilitățile și experiența în acest domeniu după ce ai finalizat cursul introductiv, fie că vrei să duci la capăt un proiect personal, fie că vrei să te îndrepți către o carieră ca Machine Learning Scientist.

Relația dintre propagarea înainte și propagarea înapoi

Introducere în Deep Learning în Python

Exercițiu interactiv practic