Что такое Deep Learning: учимся учить нейронные сети

Deep Learning — один из методов машинного обучения, помогающий решать специфические задачи по обработке больших объемов данных. Специалисты применяют этот подход, когда учат модели распознавать паттерны и прогнозировать с высокой точностью.

Существует много сфер, где применяется Deep Learning, как и разветвлений этого подхода. Специалисты, желающие овладеть такими знаниями, должны разбираться в теме машинного обучения в целом, а также глубоко понимать концепции линейной алгебры, теории вероятности, опыт программирования. Необходимо хорошо разбираться в Python, а также изучать специальные библиотеки данных — TensorFlow или PyTorch.

Чтобы ориентироваться в образовательных возможностях в области Deep Learning и AI, мы подготовили подборку с курсами для разных уровней подготовки.

Содержание

На платформе Udemy предусмотрен курс, с которого следует начинать изучение темы Deep Learning каждому, кто в этом заинтересован. Он содержит наиболее актуальную информацию со свежими обновлениями и имеет комплексную структурированную программу, которая охватывает как теорию, например алгоритмы глубокого обучения на Python, так и решение реальных кейсов (распознавание изображений, создание систем рекомендаций и т. п.). Структура курса, как и учебные материалы разделены на две ветви: об управляемом обучении и неуправляемом обучении. Каждый блок концентрируется на трех разных алгоритмах, что создает оптимальную структуру для изучения Deep Learning.

Чтобы присоединиться к курсу, стоит иметь достаточный уровень подготовки — материалы программы будут понятны тем, кто хорошо понимает математику и имеет базовые знания по программированию на Python. Курс достаточно велик, состоит из 27 секций, а это 191 лекция продолжительностью почти 23 часа