Відкрийте для себе застосування глибокого навчання

Глибинне навчання — це техніка машинного навчання, що лежить в основі найцікавіших можливостей у робототехніці, обробці природної мови, розпізнаванні зображень та штучному інтелекті. У цьому 4-годинному курсі ви здобудете практичні навички застосування своїх знань Python до глибокого навчання за допомогою бібліотеки Keras 2.0.

Ознайомтеся з моделями Keras разом із розробником бібліотеки

Курс із глибокого навчання, який веде колишній data scientist Google та учасник Keras Дан Бекер, досліджує моделі нейронних мереж і те, як за їх допомогою можна генерувати прогнози. Перші розділи поглиблять ваше розуміння як прямого, так і зворотного поширення та того, як вони працюють на практиці.

Бібліотека Keras — це бібліотека Python, яка може допомогти вам розробляти та оцінювати моделі глибокого навчання. Як і багато бібліотек Python, вона безкоштовна, з відкритим кодом і дуже зручна у використанні. Ви почнете зі створення моделі Keras і навчитеся компілювати її, навчати та класифікувати, перш ніж робити прогнози. Після завершення цього курсу ви матимете всі необхідні інструменти, щоб створювати глибокі нейронні мережі та з часом почати експериментувати з ширшими й глибшими мережами.

Пориньте глибше в глибинне навчання

Цей курс є частиною кількох навчальних траєкторій з machine learning і deep learning, пропонуючи вам чіткі шляхи для розвитку навичок і досвіду в цій сфері після завершення вступного курсу — незалежно від того, чи хочете ви реалізувати особистий проєкт, чи рухатися до кар’єри Machine Learning Scientist.

Зворотне поширення похибки на практиці

Create Your Free Account