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Virtueller Kurs von: Udemy |
Dieser Kurs wurde in einem Katalog von mehr als 100 Kursen unter die Top 135.000 der besten Kurse auf Udemy eingestuft.
Wie auf Kickstarter zu sehen ist, wächst die künstliche Intelligenz exponentiell.
Daran besteht kein Zweifel.
Selbstfahrende Autos legen Millionen von Kilometern zurück, IBM Watson diagnostiziert Patienten besser als Armeen von Ärzten, und AlphaGo von Google Deepmind schlug den Weltmeister bei Go, einem Spiel, bei dem Intuition eine Schlüsselrolle spielt.
Aber je weiter die KI voranschreitet, desto komplexer werden die Probleme, die sie lösen muss.
Und nur Deep Learning kann solch komplexe Probleme lösen und ist deshalb das Herzstück der künstlichen Intelligenz.
- Warum DeepLearning AZ? - Hier sind fünf Gründe, warum wir glauben, dass Deep Learning AZ wirklich anders ist und sich von der Masse anderer Schulungsprogramme abhebt: . ROBUSTE STRUKTUR Wir konzentrieren uns in erster Linie darauf, dem Kurs eine solide Struktur zu geben.
Deep Learning ist sehr umfassend und komplex, und um sich in diesem Labyrinth zurechtzufinden, benötigen Sie eine klare und globale Vision davon.
Aus diesem Grund gruppieren wir die Tutorials in zwei Bänden, die die beiden Hauptzweige des Deep Learning darstellen: Supervised Deep Learning und Unsupervised Deep Learning.
Da sich jeder Band auf drei verschiedene Algorithmen konzentriert, haben wir festgestellt, dass dies der beste Rahmen ist, um Deep Learning zu meistern.
. INTUITIONS-TUTORIALS So viele Kurse und Bücher bombardieren Sie mit Theorie, Mathematik und Programmierung.
Aber sie vergessen, den vielleicht wichtigsten Teil zu erklären: warum Sie tun, was Sie tun.
Und deshalb ist dieser Kurs so anders.
Wir konzentrieren uns darauf, ein intuitives *Gefühl* für die Konzepte hinter Deep-Learning-Algorithmen zu entwickeln.
Mit unseren Intuitions-Tutorials werden Sie sicher sein, dass Sie alle Techniken auf einer instinktiven Ebene verstehen.
Und sobald Sie mit den praktischen Programmierübungen fortfahren, werden Sie selbst sehen, wie viel aussagekräftiger Ihre Erfahrung sein wird.
Dies ist ein Spielwechsler.
. SPANNENDE PROJEKTE Sind Sie müde von Kursen, die auf veralteten und überstrapazierten Datensätzen basieren? Ja? Nun, dann werden Sie sich verwöhnen lassen.
In diesem Kurs werden wir an realen Datensätzen arbeiten, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.
(Definitiv nicht die langweiligen Ziffern- oder Iris-Klassifizierungsdatensätze, die wir in jedem Kurs sehen.)
In diesem Kurs werden wir sechs reale Herausforderungen lösen: Künstliche neuronale Netze zur Lösung eines Kundenabwanderungsproblems Convolutional Neural Networks zur Bilderkennung Rekursive neuronale Netze zur Vorhersage von Aktienkursen Selbstorganisierende Karten zur Untersuchung von Betrug Boltzmann-Maschinen zur Erstellung eines Recommender-Systems Stacked Autoencoder * sich der $1 Million Prize Challenge von Netflix zu stellen * Stacked Autoencoders ist eine brandneue Technik im Deep Learning, die es vor ein paar Jahren noch nicht einmal gab.
Wir haben diese Methode nirgendwo anders ausführlich genug erklärt gesehen.
. PRAKTISCHES CODIEREN InDeep Learning AZ programmieren wir gemeinsam mit Ihnen.
Jedes praktische Tutorial beginnt mit einer leeren Seite und wir schreiben den Code von Grund auf neu.
Auf diese Weise können Sie genau verfolgen und verstehen, wie der Code zusammengesetzt ist und was jede Zeile bedeutet.
Außerdem werden wir den Code bewusst so strukturieren, dass Sie ihn herunterladen und in Ihren eigenen Projekten anwenden können.
Außerdem erklären wir Schritt für Schritt, wo und wie Sie den Code ändern, um IHREN Datensatz einzufügen, den Algorithmus an Ihre Bedürfnisse anzupassen, um das gewünschte Ergebnis zu erhalten.
Dies ist ein Kurs, der sich natürlich in Ihre Karriere erstreckt.
. UNTERSTÜTZUNG WÄHREND DES KURS Haben Sie schon einmal einen Kurs besucht oder ein Buch gelesen, bei dem Sie Fragen haben, aber den Autor nicht erreichen können? Nun, dieser Kurs ist anders.
Wir setzen uns voll und ganz dafür ein, dies zum disruptivsten und leistungsstärksten Deep-Learning-Kurs der Welt zu machen.
Damit einher geht die Verantwortung, ständig da zu sein, wenn Sie unsere Hilfe brauchen.
Da wir auch körperlich essen und schlafen müssen, haben wir ein Team von professionellen Datenwissenschaftlern zusammengestellt, die uns dabei helfen.
Wann immer Sie eine Frage stellen, erhalten Sie von uns innerhalb von maximal 48 Stunden eine Antwort.
Egal wie komplex Ihre Anfrage ist, wir sind für Sie da.
Die Quintessenz ist, dass wir wollen, dass Sie erfolgreich sind.
-Die Tools- Tensorflow und Pytorch sind die beiden beliebtesten Open-Source-Bibliotheken für Deep Learning.
In diesem Kurs lernen Sie beides! TensorFlow wurde von Google entwickelt und wird in seinem Spracherkennungssystem, dem neuen Produkt Google Fotos, Gmail, der Google-Suche und vielem mehr verwendet.
Zu den Unternehmen, die Tensorflow verwenden, gehören AirBnb, Airbus, Ebay, Intel, Uber und viele mehr.
PyTorch ist genauso leistungsfähig und wird von Forschern von Nvidia und führenden Universitäten entwickelt: Stanford, Oxford, ParisTech.
Zu den Unternehmen, die PyTorch verwenden, gehören Twitter, Saleforce und Facebook.
Was ist also besser und wofür? Nun, in diesem Kurs haben Sie die Möglichkeit, mit beiden zu arbeiten und zu verstehen, wann Tensorflow besser ist und wann PyTorch der richtige Weg ist.
In den Tutorials vergleichen wir die beiden und geben Ihnen Tipps und Ideen, welche unter bestimmten Umständen besser funktionieren könnten.
Das Interessante ist, dass beide Bibliotheken kaum über 1 Jahr alt sind.
Das meinen wir, wenn wir sagen, dass wir Ihnen in diesem Kurs die modernsten Deep-Learning-Modelle und -Techniken beibringen.
- MoreTools- Theano ist ein weiterer. Das meinen wir, wenn wir sagen, dass wir Ihnen in diesem Kurs die modernsten Deep-Learning-Modelle und -Techniken beibringen.
- MoreTools- Theano ist ein weiterer. Das meinen wir, wenn wir sagen, dass wir Ihnen in diesem Kurs die modernsten Deep-Learning-Modelle und -Techniken beibringen.
- MoreTools- Theano ist ein anderer
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Hallo, wie kann ich Ihnen helfen? Interessieren Sie sich für einen Kurs? Zu welchem Thema?
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