Lewati ke konten utama
BerandaPython

Kursus

Pengantar Deep Learning dengan Python

MenengahTingkat Keterampilan
Diperbarui 11/2022
Pelajari dasar-dasar jaringan saraf tiruan dan cara membangun model pembelajaran mendalam menggunakan Keras 2.0 dalam Python.
Mulai Kursus Gratis
PythonArtificial Intelligence
4 jam
17 videos
50 Latihan
3,500 XP
260K+
Pernyataan Pencapaian

Buat Akun Gratis Anda

Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnya

atau


Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Group

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Jelajahi Aplikasi Deep Learning

Deep learning adalah teknik machine learning yang mendasari kemampuan-kemampuan paling menarik dalam robotika, pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, dan kecerdasan buatan. Dalam kursus berdurasi 4 jam ini, Anda akan memperoleh pengetahuan praktis yang langsung dapat diterapkan tentang cara menggunakan keterampilan Python Anda dalam deep learning menggunakan perpustakaan Keras 2.0.

Jelajahi Model Keras dengan Kontributor Perpustakaan

Dibimbing oleh mantan ilmuwan data Google dan kontributor Keras, Dan Becker, kursus deep learning ini mengeksplorasi model jaringan saraf dan cara Anda dapat menghasilkan prediksi menggunakan model tersebut. Bab-bab awal akan memperluas pemahaman Anda tentang propagasi maju dan mundur serta bagaimana keduanya bekerja dalam praktiknya.

Perpustakaan Keras adalah perpustakaan Python yang dapat membantu Anda mengembangkan dan mengevaluasi model pembelajaran mendalam. Seperti banyak perpustakaan Python lainnya, perpustakaan ini gratis, sumber terbuka, dan sangat ramah pengguna. Anda akan memulai dengan membuat model Keras dan akan belajar cara mengompilasi, melatih, dan mengklasifikasikannya sebelum melakukan prediksi. Setelah Anda menyelesaikan kursus ini, Anda akan memiliki semua alat yang diperlukan untuk membangun jaringan saraf dalam dan mulai bereksperimen dengan jaringan yang lebih lebar dan lebih dalam seiring waktu.

Menyelami Lebih Dalam tentang Deep Learning

Kursus ini merupakan bagian dari beberapa program pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, yang menawarkan jalur yang jelas bagi Anda untuk mengembangkan keterampilan dan pengalaman di bidang ini setelah menyelesaikan kursus pengantar, baik Anda ingin menyelesaikan proyek pribadi atau mengejar karir sebagai Ilmuwan Pembelajaran Mesin.

Persyaratan

Supervised Learning with scikit-learn
1

Dasar-dasar deep learning dan neural network

Pada bab ini, Anda akan mengenal konsep dan terminologi mendasar yang digunakan dalam deep learning, serta memahami mengapa teknik deep learning sangat kuat saat ini. Anda akan membangun neural network sederhana dan menghasilkan prediksi dengannya.
Mulai Bab
2

Mengoptimalkan neural network dengan backward propagation

Pelajari cara mengoptimalkan prediksi yang dihasilkan oleh neural network Anda. Anda akan menggunakan metode yang disebut backward propagation, salah satu teknik terpenting dalam deep learning. Memahami cara kerjanya akan memberi Anda landasan yang kuat untuk dibangun pada paruh kedua kursus.
Mulai Bab
3

Membangun model deep learning dengan Keras

Pada bab ini, Anda akan menggunakan pustaka Keras untuk membangun model deep learning untuk regresi dan klasifikasi. Anda akan mempelajari alur kerja Specify-Compile-Fit yang dapat digunakan untuk membuat prediksi, dan pada akhir bab, Anda akan memiliki semua alat yang diperlukan untuk membangun deep neural network.
Mulai Bab
Pengantar Deep Learning dengan Python
Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja Anda
Daftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Pengantar Deep Learning dengan Python Hari Ini!

Buat Akun Gratis Anda

Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnya

atau


Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.