Откройте для себя применение глубокого обучения

Глубокое обучение — это метод машинного обучения, лежащий в основе самых впечатляющих возможностей в робототехнике, обработке естественного языка, распознавании изображений и искусственном интеллекте. В этом 4-часовом курсе вы получите практические навыки применения Python для глубокого обучения с библиотекой Keras 2.0.

Изучите модели Keras вместе с разработчиком библиотеки

Курс по глубокому обучению, который ведет бывший специалист по данным Google и участник проекта Keras Дэн Бекер, знакомит с моделями нейронных сетей и тем, как с их помощью можно строить прогнозы. Первые главы помогут вам лучше понять как прямое, так и обратное распространение и то, как они работают на практике.

Библиотека Keras — это библиотека Python, которая может помочь вам разрабатывать и оценивать модели глубокого обучения. Как и многие библиотеки Python, она бесплатна, с открытым исходным кодом и очень удобна в использовании. Вы начнёте с создания модели Keras и узнаете, как компилировать, обучать и классифицировать её, прежде чем переходить к прогнозам. После завершения этого курса у вас будут все инструменты, необходимые для создания глубоких нейронных сетей и постепенного начала экспериментов с более широкими и более глубокими сетями.

Углубитесь в глубокое обучение

Этот курс входит в несколько треков по машинному обучению и глубокому обучению, предлагая вам понятные пути для развития навыков и получения практического опыта в этой области после завершения вводного курса — независимо от того, хотите ли вы реализовать личный проект или двигаться к карьере специалиста по машинному обучению.

Метод обратного распространения на практике

Create Your Free Account