Học sâu, một tập hợp con của học máy, là một mạng lưới thần kinh cố gắng bắt chước bộ não con người và cho phép các hệ thống dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào.
Chúng tôi sử dụng công nghệ học sâu để nâng cao khả năng lái ô tô của mình, phát hiện gian lận trong bảo hiểm và gian lận ngân hàng, đồng thời nhắm mục tiêu quảng cáo để giúp chúng tôi tạo thêm doanh thu và phát triển hoạt động kinh doanh của mình.
Trước đây, người dùng phải thích ứng với máy tính và trải nghiệm không được cá nhân hóa hoặc mang tính cảm nhận. Học sâu bắt chước một số thông tin âm thanh và video nhất định để giúp người dùng cảm nhận được và hỗ trợ các ứng dụng khác nhau giúp cuộc sống của chúng ta dễ dàng hơn.
Trường hợp sử dụng học sâu là gì?
Trong khi tìm kiếm của Google sử dụng deep learning để tạo thuật toán nhận dạng thì Netflix sử dụng nó để tạo thuật toán đề xuất cho những người dùng khác nhau.
Học sâu được sử dụng trong nhiều ngành để nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, dịch thuật, dự đoán dự đoán và phân tích. Hãy cùng điểm qua 10 ngành được hưởng lợi nhiều nhất từ Deep Learning:
- Trợ lý giọng nói
- Người dịch
- Phòng chống gian lận
- Lái xe tự động
- Ước tính yêu cầu bồi thường bảo hiểm
- Dự báo nguy cơ sức khỏe
- Phát hiện và phân tích y tế
- Tiếp thị và quảng cáo
- Quản lý PR và danh tiếng
- Quảng cáo được cá nhân hóa
Nghề nghiệp và hồ sơ chuyên môn trong deep learning
Nếu bạn là một người đam mê deep learning đang tìm kiếm sự nghiệp trong lĩnh vực deep learning, bạn có thể cân nhắc các lựa chọn sau:
- Kỹ sư dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phân tích dữ liệu
- Nhà phân tích
- Lập trình viên
- Kỹ sư NLP
- Người hướng dẫn
- Tin học thần kinh
- nhà tin sinh học
- Nhà phân tích tình báo kinh doanh
- Người thiết kế chương trình Deep Learning
- Kỹ sư thị giác máy tính
- Người quản lý/trưởng nhóm học sâu
Bây giờ bạn đã biết rằng deep learning là một kỹ năng thiết yếu trong các ngành, hãy xem các khóa học sẽ giúp bạn thăng tiến và trở thành một trong những người giỏi nhất về deep learning hiện nay
Udemy Học sâu AZ™
Deep Learning AZ được biết đến với cấu trúc mạnh mẽ, các dự án mạnh mẽ, hướng dẫn viết mã thực hành và hỗ trợ trong khóa học. Điều này làm cho nó trở thành một trong những khóa học được xếp hạng hàng đầu và được các công ty trên toàn thế giới tin cậy,
Với 22 giờ video, 34 bài viết, 169 bài giảng và 5 tài nguyên có thể tải xuống, khóa học này đã hỗ trợ 348.565 sinh viên. Để đủ điều kiện, bạn phải thành thạo toán cấp trung học và có hiểu biết cơ bản về Python.
Với khóa học này, bạn có cơ hội làm việc trên các bộ dữ liệu trong thế giới thực bằng cách sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để giải quyết vấn đề, mạng thần kinh tích chập để nhận dạng hình ảnh và mạng thần kinh lặp để dự đoán chứng khoán. Nó không phải là tất cả!
Bạn cũng sẽ học cách sử dụng bản đồ tự tổ chức, máy Boltzmann và bộ mã hóa tự động tích lũy (một kỹ thuật hoàn toàn mới trong Deep Learning). Khóa học này cũng sẽ trang bị cho bạn cách làm việc với các công cụ quan trọng như Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras và Scikit-learn.
Hiểu biết sâu sắc về DL
Một khóa học sâu được xếp hạng hàng đầu khác dạy bạn cách thành thạo việc học sâu với Pytorch và phương pháp tiếp cận khoa học thực nghiệm.
Khóa học này bao gồm 57,5 giờ video hướng dẫn, 3 bài viết và 1 tài nguyên có thể tải xuống và chứng chỉ hoàn thành.
Bạn phải có hứng thú với việc học sâu và có Tài khoản Google để bắt đầu khóa học này. Bạn sẽ có quyền truy cập vào các phiên hỏi đáp trực tiếp, nhiều bài tập và thử thách về mã, v.v. 8 giờ hướng dẫn Python.
Nhận kiến thức trực quan về mạng lưới thần kinh nhân tạo bằng cách sử dụng đồ họa, không gian và số. Trực quan hóa quá trình học tập của bạn và nắm vững các dự án chuyên sâu, toàn diện. Khóa học này lý tưởng cho những người đam mê học máy, các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng và các nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách mở rộng thư viện kỹ năng của họ.
Khoa học dữ liệu: học sâu
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng mạng nơ ron nhân tạo đầu tiên bằng cách sử dụng mã Python và TensorFlow thuần túy. Với 89 bài giảng và 12 giờ video hướng dẫn, bạn sẽ có quyền truy cập trọn đời và được cấp chứng chỉ hoàn thành.
Để bắt đầu khóa học này, bạn cần biết đạo hàm tính toán, số học ma trận, xác suất và khả năng truy cập vào Python và Nymphy.
Bạn cũng nên đọc khóa học hồi quy logistic từ Lazy Programmer Inc. Bao gồm các chủ đề liên quan đến chi phí entropy chéo, độ dốc giảm dần, nơ-ron, XOR, bánh rán.
Với khóa học này, bạn sẽ học cách mã hóa mạng thần kinh bằng TensorFlow của Google. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách học sâu thực sự hoạt động và tìm hiểu các thuật ngữ quan trọng như “kích hoạt”, “truyền ngược” và “tiếp tiếp”.
Giới thiệu về học sâu
Nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học dạy bạn cách xây dựng và huấn luyện mạng lưới thần kinh cho dữ liệu có cấu trúc bằng Keras và TensorFlow, thì Giới thiệu về Deep Learning chính là khóa học dành cho bạn. Tất cả bạn cần là 4 giờ để hoàn thành khóa học này!
Khóa học này miễn phí và được chia thành sáu phần, mỗi phần có bài tập và hướng dẫn. Người hướng dẫn là Ryan Holbrook, người giúp chuẩn bị cho môn thị giác máy tính.
Nếu bạn đã quen thuộc với khóa học “Giới thiệu về học máy” thì đây là khóa học tuyệt vời để tiếp tục phát triển. Vì vậy, nếu bạn đang thắc mắc chính xác khóa học này sẽ dạy bạn điều gì, hãy tiếp tục đọc.
Bạn sẽ bắt đầu với các khối xây dựng của deep learning và huấn luyện mạng lưới thần kinh đầu tiên của mình bằng Keras và TensorFlow. Ngoài ra, hãy tìm hiểu trang bị quá mức và thiếu trang bị để cải thiện hiệu suất của bạn và thêm các lớp đặc biệt để ổn định quá trình luyện tập của bạn.
Đồng thời tìm hiểu phân loại nhị phân để áp dụng deep learning vào các tác vụ thông thường. Với khóa học này, bạn cũng sẽ có quyền truy cập vào các bài học bổ sung để áp dụng các kỹ năng mới học được của mình.
Hướng dẫn học sâu cho người mới bắt đầu
Với 18 bài học và 2 giờ học, hướng dẫn Deep Learning cho người mới bắt đầu Simplilearn là khóa học ở trình độ trung cấp.
Khóa học này bao gồm các kỹ năng xử lý hình ảnh và video. Để đi sâu vào chi tiết hơn, khóa học này sẽ dạy cho bạn học sâu là gì, nhiều ứng dụng của nó, mạng lưới thần kinh và các cấu trúc và thuật toán học sâu khác nhau cũng như cách thành thạo ngôn ngữ Python.
Còn nữa! Bạn sẽ tìm hiểu về TensorFlow, mạng thần kinh tích chập, mạng thần kinh đệ quy (RNN), GAN và tất cả về Keras.
Ngoài ra, bạn sẽ có được cái nhìn sâu sắc độc đáo về các câu hỏi phỏng vấn deep learning.
Học sâu, loạt minh họa
Học sâu của I. Goodfellow, Yoshua Benigo và Aaron Courville là một phần của Bộ sách 13 cuốn về Máy tính toán thích ứng và Học máy.
Nếu bạn đang thắc mắc tại sao nên cho cuốn sách này một cơ hội, thì Elon Musk, đồng chủ tịch OpenAI và CEO của Tesla và SpaceX, đã đánh giá cuốn sách này là cuốn sách toàn diện duy nhất về học sâu. Hoàn hảo cho người học và những người đam mê học máy, cuốn sách này bao gồm nhiều chủ đề.
Ngoài các nền tảng khái niệm, hãy tìm hiểu các kỹ thuật học sâu như mạng phản hồi sâu, chính quy hóa, mô hình hóa trình tự và phương pháp thực hành.
Bạn sẽ có cái nhìn thực tế về các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, tin sinh học và trò chơi điện tử.
Tuy nhiên, giả sử bạn đang tìm kiếm thông tin về các chủ đề lý thuyết như phương pháp Monte Carlo, hàm chia, suy luận thô và mô hình khái quát sâu. Vậy thì cuốn sách này sẽ làm bạn ngạc nhiên với những mô tả sâu rộng và tỉ mỉ.
Học sâu với Python
Học sâu với Python của Francois Chollet là cơ hội để thành thạo các kỹ năng học sâu từ người tạo ra Keras.
Bài đọc dài 504 trang này rất lý tưởng cho những người đọc trình độ trung cấp có kiến thức cơ bản về Python. Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện phân loại và phân đoạn hình ảnh, dự đoán chuỗi thời gian, phân loại văn bản và học máy, tạo văn bản, gửi kiểu thần kinh và tạo hình ảnh.
Khi bạn nhận được cuốn sách này, bạn cũng có quyền truy cập vào Sách điện tử miễn phí ở nhiều định dạng khác nhau. Tìm hiểu cách Keras hoạt động trong các tình huống thực tế và thu được những hiểu biết sâu sắc phù hợp với người mới bắt đầu, nhà môi giới cũng như chuyên gia!
Học sâu: Phương pháp tiếp cận trực quan
Học sâu: Phương pháp tiếp cận trực quan của Andrew Glassner là một ấn bản minh họa hướng dẫn bạn cách giải quyết các vấn đề về học sâu mà không cần toán học phức tạp. Nó có đủ các giải thích về khái niệm và hình ảnh để hướng dẫn bạn đi sâu vào trọng tâm của việc học sâu.
Không cần đến phương trình hoặc lập trình, bạn sẽ có thể hiểu cách sử dụng trình tạo văn bản để tạo bài viết và câu chuyện.
Không chỉ vậy, bí quyết của hệ thống phân loại hình ảnh còn có tác dụng xác định các đối tượng hoặc thực thể, cách sử dụng các kỹ thuật học máy kết hợp với trí tuệ nhân tạo, v.v.
Hãy sẵn sàng tạo ra các hệ thống thông minh giúp chúng ta hình dung ra tương lai của AI và thực hiện những bước đi đúng đắn về phía trước.
Khóa học sâu hoàn chỉnh của Edurek
Nếu bạn đang tìm kiếm các tài nguyên trực quan để giúp bạn nghiên cứu sâu hơn về hoạt động bên trong của AI, học sâu và Tensorflow, hãy xem xét khóa học học sâu của Edurek.
Không quá 6 giờ, bạn sẽ có thể hiểu cách áp dụng các kỹ thuật học sâu phối hợp chặt chẽ với trí tuệ nhân tạo và học máy.
Không chỉ vậy, từ các ứng dụng thực tế (nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh, dịch tự động) đến ba loại máy học (tăng cường, giám sát, không giám sát), bạn sẽ học được tất cả.
Bạn sẽ chuyển sang các kỹ thuật phức tạp như thuật toán học một và nhiều perceptron cũng như các trường hợp sử dụng của chúng, cùng với các ví dụ và nguyên tắc cơ bản về mã TensorFlow. Ngoài ra thầy 8 nền tảng học sâu tốt nhất, mạng lưới thần kinh nhân tạo và hoạt động RBM.
Tôi cũng đã học cách tạo mô hình và chatbot bằng TensorFlow, phát hiện đối tượng và hiểu khung Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó không phải là tất cả!
Cái này 6Khóa học kéo dài 1 giờ cũng sẽ giúp bạn chuẩn bị các câu hỏi phỏng vấn deep learning cho công việc hoặc dự án trong tương lai. Vì vậy, tất cả những điều tốt nhất!
Làm chủ deep learning trong vài giờ
Nắm vững deep learning có thể khó nhưng hãy làm nó dễ dàng nhờ các khóa học, hướng dẫn YouTube và những cuốn sách kể trên. Các khóa học có thể giúp bạn tiếp cận ngành bằng cách cung cấp chứng chỉ hoàn thành có thể chứng minh chuyên môn của bạn;
Tuy nhiên, nếu bạn đang tìm kiếm các giải pháp độc đáo hoặc muốn đi sâu vào các chủ đề cụ thể, hãy đọc sách và tận dụng tối đa các hướng dẫn YouTube. Với các khóa học và tài nguyên phù hợp, việc học cách sử dụng deep learning hiệu quả sẽ không mất quá vài giờ!
Bạn cũng có thể khám phá những kỹ năng chính cần có của các chuyên gia AI.
