After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Deep learning-ul este aici pentru a rămâne! Este tehnica de referință pentru rezolvarea problemelor complexe ce apar cu date nestructurate și un instrument remarcabil pentru inovație. Keras este unul dintre framework-urile care facilitează dezvoltarea modelelor de deep learning și este suficient de versatil pentru a construi modele gata de producție în timp scurt. În acest curs, vei învăța regresie și vei salva Pământul prezicând traiectoriile asteroizilor, vei aplica clasificarea binară pentru a distinge între bancnote reale și false, vei folosi clasificarea multiclasă pentru a decide cine a aruncat ce săgeată la un joc de darts, vei învăța să folosești rețele neuronale pentru a reconstrui imagini zgomotoase și multe altele. În plus, vei învăța cum să controlezi mai bine modelele în timpul antrenamentului și cum să le ajustezi pentru a le îmbunătăți performanța.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în Keras
În acest prim capitol, vei face cunoștință cu rețelele neuronale, vei înțelege ce tipuri de probleme pot rezolva și când să le folosești. Vei construi, de asemenea, mai multe rețele și vei salva Pământul antrenând un model de regresie care aproximează orbita unui meteorit ce se apropie de noi!
2
Mergem mai departe
La sfârșitul acestui capitol, vei ști cum să rezolvi probleme binare, multiclasă și multi-etichetă cu rețele neuronale. Tot acest lucru prin rezolvarea unor probleme precum detectarea bancnotelor false, deciderea cine a aruncat ce săgeată la o țintă și construirea unui sistem inteligent de irigare a fermei tale. Vei putea, de asemenea, să reprezentați grafic metricile de antrenament ale modelului și să oprești antrenamentul și să salvezi modelele atunci când acestea nu mai progresează.
3
Îmbunătățirea performanței modelului
În capitolele anterioare, ai antrenat o mulțime de modele! Acum vei învăța cum să interpretezi curbele de învățare pentru a înțelege modelele pe măsură ce se antrenează. Vei vizualiza, de asemenea, efectele funcțiilor de activare, ale dimensiunilor de lot și ale normalizării pe loturi. În final, vei învăța cum să efectuezi optimizarea automată a hiperparametrilor pentru modelele tale Keras folosind sklearn.
4
Arhitecturi avansate de modele
A venit momentul să explorezi arhitecturi mai avansate! Vei crea un autoencoder pentru a reconstrui imagini zgomotoase, vei vizualiza activările rețelelor neuronale convoluționale, vei folosi modele pre-antrenate de dimensiuni mari pentru a clasifica imagini și vei afla mai multe despre rețelele neuronale recurente și lucrul cu text, construind o rețea care prezice următorul cuvânt dintr-o propoziție.
Introducere în Deep Learning cu Keras
Curs
finalizat
