การเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครือข่ายประสาทเทียมที่พยายามเลียนแบบสมองของมนุษย์และเปิดใช้งานระบบที่ทำนายผลลัพธ์ตามข้อมูลที่ป้อนเข้า
เราใช้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการขับรถขั้นสูงในรถยนต์ของเรา การตรวจจับการฉ้อโกงสำหรับการฉ้อโกงประกันภัยและการธนาคารของเรา และการโฆษณาที่ตรงเป้าหมายซึ่งช่วยให้เราสร้างรายได้ที่สูงขึ้นและขยายธุรกิจ
ก่อนหน้านี้ ผู้ใช้ต้องปรับตัวเข้ากับคอมพิวเตอร์ และประสบการณ์นั้นไม่ได้เป็นแบบเฉพาะบุคคลหรือการรับรู้ การเรียนรู้เชิงลึกจะเลียนแบบข้อมูลเสียงและวิดีโอบางอย่างเพื่อให้เป็นประสบการณ์การรับรู้สำหรับผู้ใช้และขับเคลื่อนแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้น
กรณีการใช้งาน Deep Learning คืออะไร
แม้ว่าเครื่องมือค้นหา Google จะใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างอัลกอริทึมการจดจำ แต่ Netflix ก็ใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อสร้างอัลกอริทึมการแนะนำสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกัน
การเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ สำหรับการรู้จำเสียง การจดจำภาพ การแปล การคาดคะเน และการวิเคราะห์ มาดูอุตสาหกรรม 10 อันดับแรกที่ได้รับประโยชน์จาก Deep Learning:
- ผู้ช่วยเสียง
- นักแปล
- การป้องกันการฉ้อโกง
- การขับขี่อัตโนมัติ
- การประมาณค่าสินไหมทดแทน
- การทำนายความเสี่ยงต่อสุขภาพ
- การตรวจหาและวิเคราะห์ทางการแพทย์
- การตลาดและการส่งเสริมการขาย
- การจัดการประชาสัมพันธ์และชื่อเสียง
- การโฆษณาส่วนบุคคล
อาชีพและโปรไฟล์งานในการเรียนรู้เชิงลึก
หากคุณเป็นผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้เชิงลึกและกำลังมองหาอาชีพในการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:
- วิศวกรข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิเคราะห์ข้อมูล
- นักวิเคราะห์วิจัย
- นักพัฒนาซอฟต์แวร์
- วิศวกร NLP
- ผู้สอน
- ประสาทสารสนเทศ
- นักชีวสารสนเทศ
- นักวิเคราะห์ข่าวกรองธุรกิจ
- ผู้ออกแบบโปรแกรม Deep Learning
- วิศวกรคอมพิวเตอร์วิทัศน์
- ผู้จัดการการเรียนรู้เชิงลึก/หัวหน้าทีม
ตอนนี้คุณทราบแล้วว่าการเรียนรู้เชิงลึกเป็นทักษะที่ต้องมีในทุกอุตสาหกรรม ลองดูหลักสูตรที่สามารถช่วยให้คุณยกระดับและเป็นหนึ่งในการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุดในปัจจุบัน
Deep Learning AZ™ ของ Udemy
Deep Learning AZ เป็นที่รู้จักจากโครงสร้างที่แข็งแกร่ง โปรเจกต์ที่มีประสิทธิภาพ การสอนเขียนโค้ดแบบลงมือปฏิบัติจริง และการสนับสนุนในหลักสูตร ทำให้เป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ได้รับคะแนนสูงสุดและได้รับความไว้วางใจจากธุรกิจทั่วโลก
ด้วยวิดีโอความยาว 22 ชั่วโมง บทความ 34 บทความ การบรรยาย 169 รายการ และแหล่งข้อมูลที่ดาวน์โหลดได้ 5 รายการ หลักสูตรนี้ให้อำนาจแก่นักเรียน 348,565 คน เพื่อให้มีสิทธิ์ คุณต้องมีความชำนาญในวิชาคณิตศาสตร์ระดับมัธยมปลายและมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Python
ด้วยหลักสูตรนี้ คุณจะได้รับโอกาสในการทำงานกับชุดข้อมูลในชีวิตจริงโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพื่อแก้ปัญหา เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำภาพ และเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำเพื่อทำนายหุ้น นั่นไม่ใช่ทั้งหมด!
คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แผนที่ที่จัดระเบียบตัวเอง เครื่อง Boltzmann และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบเรียงซ้อน (เทคนิคใหม่ล่าสุดใน Deep Learning) หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณได้ทำงานกับเครื่องมือที่สำคัญ เช่น Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras และ Scikit-learn
ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ DL
หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับคะแนนสูงสุดอีกหลักสูตรหนึ่งจะสอนวิธีการเรียนรู้เชิงลึกให้เชี่ยวชาญโดยใช้เครื่องมือ Pytorch และวิธีการทางวิทยาศาสตร์เชิงทดลอง
ด้วยบทแนะนำวิดีโอ 57.5 ชั่วโมง บทความ 3 รายการ และทรัพยากรที่ดาวน์โหลดได้ 1 รายการ หลักสูตรนี้จึงมาพร้อมกับใบรับรองการจบหลักสูตร
คุณจะต้องมีความสนใจในการเรียนรู้เชิงลึกและบัญชี Google เพื่อเริ่มการเรียนรู้สำหรับหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถเข้าถึงเซสชันถามตอบแบบสด แบบฝึกหัดและความท้าทายด้านโค้ดมากมาย และบทเรียน Python 8 ชั่วโมงขึ้นไป
รับการเรียนรู้ที่เป็นธรรมชาติของโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้กราฟิก ช่องว่าง และตัวเลข เห็นภาพการเรียนรู้ของคุณและเข้าใจโครงการที่ลึกซึ้งและครอบคลุม หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้ด้วยเครื่อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการขยายคลังทักษะของตน
วิทยาศาสตร์ข้อมูล: การเรียนรู้เชิงลึก
หลักสูตรนี้จะสอนวิธีสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแรกของคุณโดยใช้โค้ด Python และ TensorFlow ล้วนๆ ด้วยการบรรยาย 89 รายการและวิดีโอการสอน 12 ชั่วโมง คุณจะได้รับการเข้าถึงตลอดอายุการใช้งานและใบรับรองการจบหลักสูตร
ในการเริ่มหลักสูตรนี้ คุณจำเป็นต้องรู้อนุพันธ์ของแคลคูลัส เมทริกซ์ทางคณิตศาสตร์ ความน่าจะเป็น และการเข้าถึง Python และ Nymphy
นอกจากนี้ ขอแนะนำให้คุณคุ้นเคยกับเนื้อหาของหลักสูตรการถดถอยโลจิสติกของ Lazy Programmer Inc ครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนเอนโทรปีข้าม, การไล่ระดับสีแบบไล่ระดับสี, เซลล์ประสาท, XOR, โดนัท
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเขียนโค้ดโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ TensorFlow ของ Google นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้ว่าการเรียนรู้เชิงลึกทำงานอย่างไรและคำศัพท์ที่สำคัญ เช่น “การเปิดใช้งาน” “การเผยแพร่ย้อนกลับ” และ “การป้อนกลับ”
บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึก
หากคุณกำลังมองหาหลักสูตรที่สอนให้คุณสร้างและฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างโดยใช้ Keras และ TensorFlow ขอแนะนำ Intro to Deep Learning สิ่งที่คุณต้องมีคือ 4 ชั่วโมงเพื่อจบหลักสูตรนี้!
หลักสูตรนี้ฟรีและแบ่งออกเป็นหกส่วน แต่ละส่วนมีแบบฝึกหัดและแบบฝึกหัด ผู้สอนคือ Ryan Holbrook และเขาช่วยคุณเตรียมตัวสำหรับการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
หากคุณคุ้นเคยกับหลักสูตร “ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง” อยู่แล้ว นี่เป็นหลักสูตรที่ดีในการต่อยอด ดังนั้น หากคุณสงสัยว่าหลักสูตรนี้จะสอนอะไรกันแน่ โปรดอ่านต่อ
คุณจะเริ่มต้นด้วยการสร้างบล็อกของการเรียนรู้เชิงลึกและฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมแรกของคุณผ่าน Keras และ TensorFlow นอกจากนี้ เรียนรู้ overfitting และ underfitting เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของคุณ และเพิ่มเลเยอร์พิเศษเพื่อทำให้การฝึกมีความเสถียร
เรียนรู้การจำแนกประเภทไบนารีเพื่อใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับงานทั่วไป คุณจะสามารถเข้าถึงบทเรียนโบนัสเพื่อใช้ทักษะที่เพิ่งเรียนรู้ผ่านหลักสูตรนี้
บทช่วยสอนการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับผู้เริ่มต้น
ด้วย 18 บทเรียนและการเรียนรู้ 2 ชั่วโมง บทช่วยสอนการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับผู้เริ่มต้นของ Simplilearn เป็นหลักสูตรระดับกลาง
หลักสูตรนี้ครอบคลุมทักษะการประมวลผลภาพและวิดีโอ หากต้องการลงรายละเอียดเพิ่มเติม หลักสูตรนี้จะสอนคุณว่าการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร แอปพลิเคชันจำนวนมากคืออะไร โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร กรอบและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบต่างๆ และวิธีการใช้ Python
ยังมีอีก! คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ TensorFlow, โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน, โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN), GAN และทั้งหมดเกี่ยวกับ Keras
นอกจากนี้ คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกพิเศษเกี่ยวกับคำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้เชิงลึก
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, ซีรี่ส์ภาพประกอบ
การเรียนรู้เชิงลึกโดย I. Goodfellow, Yoshua Benigo และ Aaron Courville เป็นส่วนหนึ่งของชุดหนังสือ 13 เล่ม: ชุดการคำนวณแบบปรับตัวและการเรียนรู้ของเครื่อง
หากคุณสงสัยว่าทำไมคุณควรลองใช้หนังสือเล่มนี้ Elon Musk ประธานร่วมของ OpenAI และ CEO ของ Tesla และ SpaceX ได้วิจารณ์หนังสือเล่มนี้ว่าเป็นหนังสือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ Deep Learning เพียงเล่มเดียว เหมาะสำหรับผู้เรียนและผู้ที่ชื่นชอบการเรียนรู้ของเครื่อง หนังสือเล่มนี้กล่าวถึงหัวข้อต่างๆ มากมาย
นอกจากพื้นฐานแนวคิดแล้ว ยังได้เรียนรู้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ดเชิงลึก การทำให้เป็นมาตรฐาน การสร้างแบบจำลองลำดับ และวิธีการเชิงปฏิบัติ
คุณจะได้รับมุมมองเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำเสียง ชีวสารสนเทศ และวิดีโอเกม
อย่างไรก็ตาม สมมติว่าคุณกำลังมองหาข้อมูลเกี่ยวกับหัวข้อทางทฤษฎี เช่น วิธีการของมอนติคาร์โล ฟังก์ชันการแบ่งพาร์ติชัน การอนุมานโดยประมาณ และแบบจำลองการกำเนิดเชิงลึก ในกรณีนี้ หนังสือเล่มนี้จะทำให้คุณตะลึงด้วยคำอธิบายที่กว้างขวางและกว้างขวาง
การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python
การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python ของ Francois Chollet เป็นโอกาสในการฝึกฝนทักษะการเรียนรู้เชิงลึกจากผู้สร้าง Keras
การอ่าน 504 หน้านี้เหมาะสำหรับผู้อ่านระดับกลางที่มีความเข้าใจ Python ขั้นพื้นฐาน หนังสือเล่มนี้จะสอนวิธีการจัดหมวดหมู่รูปภาพและการแบ่งส่วนรูปภาพ การพยากรณ์อนุกรมเวลา การจัดหมวดหมู่ข้อความและการเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างข้อความ การถ่ายโอนสไตล์ประสาท และการสร้างรูปภาพ
เมื่อคุณได้รับหนังสือเล่มนี้ คุณจะสามารถเข้าถึง eBook ฟรีในรูปแบบต่างๆ เจาะลึกวิธีการทำงานของ Keras ในสถานการณ์จริงและรับข้อมูลเชิงลึกที่เหมาะกับผู้เริ่มต้น คนกลาง และผู้เชี่ยวชาญ!
การเรียนรู้เชิงลึก: แนวทางการมองเห็น
Deep Learning: A Visual Approach เขียนโดย Andrew Glassner เป็นฉบับภาพประกอบที่สอนวิธีแก้ปัญหาการเรียนรู้เชิงลึกโดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน มีคำอธิบายเชิงแนวคิดและภาพเพียงพอที่จะนำคุณไปสู่หัวใจของการเรียนรู้เชิงลึก
โดยไม่จำเป็นต้องใช้สมการหรือการเขียนโปรแกรม คุณจะสามารถเข้าใจวิธีใช้ตัวสร้างข้อความเพื่อสร้างบทความและเรื่องราวได้
ไม่เพียงเท่านั้น ระบบการจำแนกรูปภาพที่เชี่ยวชาญยังทำงานเพื่อระบุวัตถุหรือวัตถุ วิธีการใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงควบคู่กับ AI และอื่นๆ อีกมากมาย
เตรียมพร้อมที่จะสร้างระบบอัจฉริยะที่ช่วยให้เรามองเห็นอนาคตของ AI และก้าวไปข้างหน้าอย่างถูกต้อง
หลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกเต็มรูปแบบของ Edureka
หากคุณกำลังมองหาทรัพยากรภาพที่จะช่วยให้คุณดำดิ่งสู่การทำงานภายในของ AI, การเรียนรู้เชิงลึก และ Tensorflow ลองพิจารณาหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกของ Edureka
ในเวลาไม่เกิน 6 ชั่วโมง คุณจะสามารถเข้าใจวิธีใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการประสานงานอย่างใกล้ชิดกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
ไม่เพียงแค่นั้น ตั้งแต่แอปพลิเคชันในชีวิตจริง (การรู้จำเสียง การจดจำรูปภาพ การแปลอัตโนมัติ) ไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่องสามประเภท (เสริม ควบคุม ควบคุม และไม่ดูแล) คุณจะรู้ทั้งหมด
คุณจะย้ายไปที่เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น อัลกอริทึมการเรียนรู้ของ perceptron – แบบเดี่ยวและแบบหลาย และกรณีการใช้งานพร้อมกับข้อมูลพื้นฐานและตัวอย่างของโค้ด TensorFlow นอกจากนี้ ต้นแบบเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก 8 อันดับแรก โครงข่ายประสาทเทียม และการทำงานของ RBM
นอกจากนี้ ยังได้เรียนรู้วิธีสร้างโมเดลและแชทบอทโดยใช้ TensorFlow ทำงานในการตรวจหาวัตถุและทำความเข้าใจเฟรมเวิร์กที่อยู่เบื้องหลังการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) นั่นไม่ใช่ทั้งหมด!
หลักสูตร 6 ชั่วโมงนี้จะช่วยให้คุณเตรียมคำถามสัมภาษณ์เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับงานหรือโครงการที่คาดหวัง ดังนั้นสิ่งที่ดีที่สุด!
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในไม่กี่ชั่วโมง
การเรียนรู้เชิงลึกให้เชี่ยวชาญอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่ทำให้ง่ายได้ด้วยหลักสูตร บทแนะนำของ YouTube และหนังสือที่กล่าวถึงข้างต้น หลักสูตรสามารถช่วยให้คุณได้สัมผัสกับอุตสาหกรรมโดยการให้ใบรับรองการสำเร็จการศึกษาที่สามารถเป็นหลักฐานยืนยันความรู้ของคุณ
อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณกำลังมองหาโซลูชันที่ไม่เหมือนใครหรือต้องการเจาะลึกในหัวข้อเฉพาะ ให้อ่านหนังสือและใช้ประโยชน์จากบทแนะนำของ YouTube ให้ได้มากที่สุด ด้วยหลักสูตรและทรัพยากรที่เหมาะสม การเรียนรู้วิธีทำให้การเรียนรู้เชิงลึกได้ผลสำหรับคุณจะใช้เวลาไม่เกินสองสามชั่วโมงอย่างดีที่สุด!
คุณยังสามารถสำรวจทักษะความต้องการสูงสุดที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
