Memahami dan membangun model Deep Learning untuk gambar, teks, dan lainnya menggunakan Python dan Keras
Apa yang akan Anda pelajari?
-
Untuk menjelaskan apa itu Deep Learning dengan cara yang sederhana namun akurat
-
Untuk menjelaskan bagaimana deep learning dapat digunakan untuk membangun model prediktif
-
Untuk membedakan aplikasi praktis mana yang dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran mendalam
-
Untuk menginstal dan menggunakan Python dan Keras untuk membangun model pembelajaran yang mendalam
-
Untuk menerapkan pembelajaran mendalam untuk memecahkan masalah pembelajaran terawasi dan tidak terawasi yang melibatkan gambar, teks, suara, deret waktu, dan data tabular.
-
Untuk membangun, melatih, dan menggunakan jaringan saraf yang terhubung penuh, konvolusi, dan berulang
-
Untuk melihat bagian dalam dari model pembelajaran mendalam tanpa intimidasi dan dengan kemampuan untuk mengubah parameternya
-
Untuk melatih dan menjalankan model di cloud menggunakan GPU
-
Untuk memperkirakan biaya pelatihan untuk model besar
-
Untuk menggunakan kembali model pra-pelatihan untuk mempersingkat waktu dan biaya pelatihan (transfer pembelajaran)
Persyaratan
-
Pengetahuan tentang Python, keakraban dengan aliran kontrol (jika/lain, untuk loop) dan konstruksi pythonic (fungsi, kelas, iterable, generator)
-
Penggunaan bash shell (atau command prompt yang setara) dan perintah dasar untuk menyalin dan memindahkan file
-
Pengetahuan dasar aljabar linier (apa itu vektor, apa itu matriks, cara menghitung perkalian titik)
-
Penggunaan ssh untuk terhubung ke komputer cloud
Deskripsi
Kursus ini dirancang untuk memberikan pengenalan lengkap untuk Deep Learning. Ini ditujukan untuk programmer pemula dan menengah serta ilmuwan data yang akrab dengan Python dan ingin memahami dan menerapkan teknik Deep Learning untuk berbagai masalah.
Kami mulai dengan ulasan aplikasi Deep Learning dan rekap alat dan teknik Machine Learning. Kemudian kami memperkenalkan Jaringan Syaraf Tiruan dan menjelaskan bagaimana mereka dilatih untuk memecahkan masalah Regresi dan Klasifikasi.
