Diploma in Reti Neurali in Python - Deep Learning for Beginners

Se siete appassionati di apprendimento profondo, ecco la vostra opportunità di diventare qualificati nelle reti neurali artificiali (ANN) entro breve tempo. Senza bisogno di conoscenze matematiche o di programmazione avanzate, questo tutorial di machine learning vi insegnerà tutto ciò che dovete sapere per costruire modelli predittivi di deep learning utilizzando Python e le sue librerie - Keras e TensorFlow. Avrete la possibilità di esercitarvi come si impara seguendo semplici istruzioni passo - passo fornite attraverso le lezioni video. I passi sono dimostrati a voi e sono supportati spiegando la teoria e la logica dietro ciascuno. Si inizia comprendendo le applicazioni dei modelli di rete neurali e l'apprendimento profondo e i loro vantaggi. Poi, essere introdotti a diversi concetti come "percettori", "architettura di rete" e "discendenza sfumata".

La parte successiva richiede di avere alcune competenze Python di base per vedere come viene utilizzato l'algoritmo di discesa del gradiente per trovare i minimi di una funzione per ottimizzare il modello di rete. Ti verrà dato un corso di crash a Python, dove sarai familiarizzato con l'ambiente Jupyter per la programmazione Python e le librerie come Numpy, Pandas e Seaborn. Puoi saltare questa parte se sei già esperto in Python. A questo punto, sarai pronto a iniziare a creare un semplice modello ANN utilizzando un'API sequenziale per risolvere un problema di classificazione e poi passare a risolvere un problema di regressione - questo include imparare a creare architetture ANN complesse utilizzando l'API funzionale. Infine, imparerai come salvare e ripristinare i modelli. Se volete immergervi più in profondità nel processo di analisi dei dati e preelaborazione per i modelli ANN, seguire la sezione successiva di questa introduzione al machine learning con Python, che discute la teoria di base di un albero decisionale e le tecniche di imputazione del valore mancante, trasformazione variabile e split - train. Seguirà la classica tecnica di apprendimento automatico della regressione lineare. Imparerai anche a quantificare l'accuratezza di un modello, interpretare i risultati dell'analisi predittiva e trovare la soluzione a un problema di business.

Questo corso è per coloro che vorrebbero perseguire una carriera nella scienza dei dati o usare la scienza delle reti neurali per risolvere problemi di business complessi, o per chiunque voglia imparare a imparare la macchina con Python. A causa dell'avanzamento in data mining e potenza di calcolo, le macchine aziendali hanno acquisito capacità di deep learning potenziate. Coloro che possono sfruttare queste capacità hanno un immenso potere nelle loro mani. Non c'è da stupire, quindi, che siano molto ricerchi nel mondo professionale di oggi. Inserendo in questo corso, salterà in una direzione che ha numerose opportunità di carriera in molti campi di business dati e analitici.