![深学习AZ[2026年]:DL,AI 皮顿和AWS+有限责任公司奖 Deep Learning A-Z [2026]: DL, AI in Python & AWS + LLM Prize](https://img-c.udemycdn.com/course/750x422/1151632_de9b_3.jpg)
欢迎来到深学习AZ!
课程分为6个部分:第一部分—-人造神经网络:非本国公民的怀孕、非本国国民与皮顿的分娩、非芬兰国籍的产后护理、非澳大利亚国籍的产前护理、2期的产后保健、革命性神经网络;CNN的分娩神经网络、非荷兰国籍的外科医生与皮东的产后检查、非波兰国籍的有线电视新闻、非匈牙利国籍的无线电视记者与AWS的产后训练。
经常性神经网络:RNNs Nemental Instition、有Python的 RNNS、有AWS Part 4的 RNSs RONs Part I – 自组织地图: SOMs 直观,与Python一起建造SOM, 与Pyston Part V Part Pythons 混合深学习模式- Botzmann
机器:波尔兹曼机器直射,建造一个配有PyTorch 6部分的博尔茨曼机器——自动编码器:自动编码机直射、与皮托尔奇一起建造自动编码仪、为电子商务和电子商务建立两个建议系统
与AWS人工智能的电影建议正在成倍增长,毫无疑问。
自己驾驶的汽车在数以百万英里的速度行驶, IBM Watson比医生们更能诊断病人。 Google Deepmind的阿尔法戈击败了世界冠军Go(Go)—— 直觉扮演着关键角色的游戏。
但进一步AI的进步, 越复杂就成为需要解决的问题。只有深造才能解决如此复杂的问题, 这就是为什么它是人工智能的核心。
– 为什么深思 AZ?
我们首先关注的最重要的事情是给课程提供一个强有力的结构。 深造是一个非常广泛和复杂的过程,并且为了在迷宫中航行你需要清晰的全局视野。
这就是为什么我们把辅导课分为两卷, 代表深学习的两个基本分支: 监督深学习和不受监督的深学习。
每卷都侧重于三种不同的算法, 我们认为这是掌握深学习的最佳结构。
这么多的课程和书都用理论、数学和编码来攻击你…
这就是这个课程如此不同的原因。我们专注于为深学习算法背后的概念 开发一个直观的“感觉”
凭直觉辅导你一定有信心 你从本能的角度理解所有的技术
一旦你开始实践编码练习,你会亲眼看到你的经验会有多有意义。这是一个游戏变换器。
超时的节目,你厌倦了那些基于过度使用过时的数据组的课程吗?是的?那么你就来个治疗。在这个班里我们将研究“现实世界”的数据集,以解决“现实地球”的商业问题。
(绝对不是我们在每个课程中看到的无聊的海丽丝或数字分类数据集)
在这个课程中,我们将解决六个现实世界的挑战: 人工神经网络以解决客户问题中的 变动神经网络 图像识别系统
调查欺诈博尔茨曼机器以创建再组合系统存储自动编码器*的自我组织地图,以迎接Netflix100万美元奖金的挑战 *
深奥技术,几年前甚至不存在。我们还没有看到这个方法 在其它地方解释得足够深入。
每一个实用的辅导课一开始都是空白页 然后我们从头开始写代码
这样你就可以跟着走 并理解代码是如何结合的 每行都意味着什么
我们将有目的地设置代码,以便您下载并应用到您的项目中。
此外,我们解释在哪些方面以及如何对代码进行逐步修改以插入您的数据集、根据您的需求调整算法、获取您所要的输出。
此外,我们将与AWS一起实施同样的深学习模式,因为云计算系统越来越广泛地用于AI和深学习。 这是一个自然会延伸到你职业生涯的课程。 5
你曾经上过课或读过书吗?
我们充分致力于使这一课程成为地球上最具破坏性和影响力的深造课程,因此,在需要我们帮助时,有责任经常地参加。
事实上,由于我们身体上也需要吃和睡觉,所以我们组建了一组专业的数据科学家来帮助我们。 当你问一个问题时,你最多可以在48小时内得到我们的回复。
无论你问问题有多复杂,我们都会在那里。底线是我们希望你成功 — — 工具 — — Tensorflow和Pytrch是两个最受欢迎的深入学习开放源码图书馆。
将同时学习! Tansor Flow 是谷歌开发的, 并用于语音识别系统、新的谷歌照片产品、 gmail、 Google 搜索等。
使用Tensorflow的公司包括AirBnb、Airbus、Ebay、Intel、Uber和数十家以上公司。 PyTorrch同样强大,目前正在Nvidia和主要大学(斯坦福、牛津、巴黎科技学院)的研究人员开发中。
使用PyTorrch的公司包括Twitter、Saleforce和Facebook。 那么,哪一种更好呢? 为了什么?
在此期间,你会有机会与两者合作 并且理解 当天龙流更好时 当皮托尔奇是前进之路
在整个辅导中,我们比较了这两个课程,并给你们一些在某些情况下最有效的建议和想法。有趣的是,这两家图书馆都只有1年多才成立。
这就是我们的意思,当我们说在这个课程中 我们教你们最先进的深学习模型和技术。—– 更多的工具–Theano是另一个开放源的深层学习图书馆。
与它的功能非常相似, 但我们仍然会覆盖它。 Keras是一个令人难以置信的图书馆, 可以实施深学习模式。 它作为Theano和Tensorflow的包装纸。
多亏了喀拉斯,我们才能创造出强大而复杂的深造模型,只有几行代码。这样你就可以对自己正在创建的东西有一个全球视野。
你所做的一切 将会看起来如此清晰和结构化 感谢这个图书馆, 你会真正得到直觉 并理解你在做什么。
– 更多工具… – 最实用的机器学习图书馆
我们主要利用它:用最相关的技术,K-Fold交叉验证来评估我们的模型的性能,以便通过有效的参数图图来改进我们的模型,从而预先处理我们的数据,从而使我们的模型能够
当然,我们必须提到通常的嫌疑犯。
整个课程都是基于皮顿和每一节 你将获得宝贵的实际操作的 实践编码经验
并且,在整个课程中,我们将利用纽菲来进行高计算和操控高维阵列。 马普洛利布将绘制有见地的图表和熊猫,以便以最有效的方式进口和操作数据集。
– 这门课程是给谁的?
– 正如你可以看到的,在深学习空间里有很多不同的工具 在这个过程中我们确保展示 最重要和进步的工具
AZ 你的技能是当今科技的前沿。如果你刚刚开始深造, 你会发现这个课程非常有用。
深深学习AZ是围绕特殊编码蓝图方法构建的,这意味着你不会陷入不必要的编程或数学复杂的复杂性中,而会应用深学习
课程从早期开始,就掌握了技术。你会从基层积累知识, 你会看到每次辅导都越来越自信
如果你已经经历过深造, 你会发现这个课程 令人振奋、鼓舞和非常实用。
在深深学习AZ内部,你会掌握一些最先进的深深 学习算法和技术(其中一些甚至一年前就不存在) 通过这个课程你将获得大量
与现实世界的商业挑战相关的宝贵实践经验。此外,在内部你会发现探索新的深学习技能和应用的灵感。
– 真实世界案例研究 — 掌握深层学习不仅仅是了解直觉和工具, 还要能够将这些模型应用到现实世界的情景中, 并取得实际可衡量的成果。
商业或项目。所以我们在此课程中引入了六种令人兴奋的挑战:#1类模拟问题。 在这部分,你将解决对银行的数据分析挑战。
将给您一个数据库,其中有大量银行客户的样本。
为了建立这一数据集,银行收集了客户身份、信用分数、性别、年龄、使用权、平衡等信息,如果客户活跃,则持有信用卡等等。
在6个月期间,银行观察这些客户是离开还是留在银行。
目的是建立一个人工神经网络,根据上述地理人口和交易信息预测任何客户离开银行或停留(客户区)。
此外,银行要求你根据所有客户离开的可能性来排位。要做到这一点,你需要使用正确的深学习模式,一种基于概率方法的模式。
如果您成功执行此工程, 您将会为银行创造显著的附加值。 通过应用您的深学习模式, 银行可能会大幅降低客户数量 。
# 2 对象识别在此部分, 您将创建一个革命神经网络, 能够检测图像中的各种对象 。
我们将采用这个深学习模式 来识别猫或狗 在一组图片中。
然而,这个模型可以被重新使用来探测其它任何信息。 我们将通过修改输入文件夹中的图片来展示你如何做到这一点。
例如,您可以对一组脑图象进行同样的模型培训,以检测是否含有肿瘤。
但如果你想保持它适合猫和狗,那么你就能真正拍到一只你的猫或狗的照片,而你的模型将预测你有哪只宠物。 我们甚至用哈德林的狗测试了!
3 时间序列分析。 在这部分, 您将创建最强大的深学习模型之一。 我们甚至会说您将会创建离“ 人造智能” 最近的深学习模式 。
为什么呢?因为这个模型将具有长期记忆,就像我们一样,人类。深造的分支是经常性神经网络。
古典的RNNs有短暂的记忆,由于这一原因既不受欢迎也不强大。
但经常神经网络最近的一项重大改进,引起了LSTMs(长短期记忆网)的受欢迎程度,这彻底改变了竞争环境。
我们非常兴奋能把这些最先进的深层学习方法 纳入课程!
这部分你们将学会如何运用这个超强模型, 我们将接受挑战, 用它来预测谷歌股票的真实价格。
斯坦福大学的研究人员已经面临类似的挑战,我们将力求至少像他们那样做好。
根据市场与市场部最近发表的一份报告, 欺诈侦查和预防市场到2021年将价值33.19亿美元。
这是一种巨大的产业,对高级深造技能的需求只会增加。 这就是为什么我们把这一案例研究纳入课程的原因。
这是第二卷第一部分——无人监督的深学习模式。这里的商业挑战是发现信用卡应用中的欺诈行为。
您将为银行创建一个深学习模式, 并给您一个包含客户申请高级信用卡信息的数据集。
这是客户填写申请表时提供的数据,您的任务是发现这些申请中潜在的欺诈行为。
这意味着,在挑战结束时,你将真正地提出一个明确名单,列出可能对其申请作弊的客户。
5和6建议系统来自亚马逊产品建议与Netflix电影建议,
能够创造这些科学的专家 是地球上一些高薪的AI科学家。
我们将研究一套与Netflix数据集完全相同的数据集:很多电影,成千上万的用户,他们都评分了所看的电影。
评级从1到5不等,与Netflix数据集完全一样,这使建议系统更复杂,难以建立,而评级只是“喜欢”或“不喜欢”。
最终建议系统将预测客户没有观看的电影评分。
因此,通过将预测从5排到1排的排名,你的深学习模式将能够建议每个用户应该看哪些电影。
创建如此强大的建议系统是一个相当艰巨的挑战,因此我们只能给自己两张。 这意味着我们将用两种不同的深学习模式和两种不同的方式来构建它:Python/PyTorch和AWS。
我们的第一个模型是深信仰网络, 复杂的波尔茨曼机器 将在第五部分中报道。 然后我们的第二个模型将是 强大的AutoCarders, 我个人最喜欢的。
你会理解他们简单和能干的事情之间的对比。你甚至可以将它应用到自己或你的朋友身上。
电影列表将会是明确的, 所以您只需要对已经观看的影片进行评分, 在数据集中输入您的评级, 执行您的模型和voila!
推荐人系统会告诉你,如果在Netflix上看什么电影的想法出问题的话, 你会喜欢哪部电影?
总之,这是一个令人兴奋的培训方案 充满直觉辅导、实践练习和真实世界案例研究
我们非常热衷深习, 希望能在课堂上看到你!