Wurdest du mit tiefem Lernen und künstlicher Intelligenz vertraut gemacht und möchtest mehr lernen? Möchtest du mehr über Python lernen? Dann benötigen Sie den Advanced Guide zu Deep Learning und Artificial Intelligence. Dieses Paket umfasst Deep Learning in neuronalen Netzen, Autoencodern, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Die folgenden vier Kurse sind in diesem Paket enthalten.

Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python - Werfen Sie einen Blick auf die Konzepte hinter Computer Vision und erweitern Sie, was Sie über neuronale Netze und Deep Learning wissen.

  • Fünfundzwanzig Vorträge und drei Stunden Inhalt
  • Verwenden Sie Convolutional Neural Networks (CNNs), um den StreetView House Number (SVHN) -Datensatz zu untersuchen
  • Erstellen Sie Faltungsfilter, die auf Audio oder Bilder angewendet werden
  • Wachsen Sie tiefe neuronale Netze mit nur wenigen Funktionen
  • Testen Sie CNNs, die sowohl in Theano als auch in TensorFlow geschrieben wurden

Unüberwachtes Deep Learning in Python - Erfahren Sie mehr über die Leistungsfähigkeit von Autoencodern und eingeschränkten Boltzmann-Maschinen und diskutieren Sie Hauptkomponentenanalyse und eine beliebte nichtlineare Dimensionalitätsreduktionstechnik und lernen Sie dann Autoencoder kennen.

  • Dreißig Vorträge und drei Stunden Inhalt
  • Entdecke eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBMs) und wie man überwachte tiefe neuronale Netze vortrainiert
  • Erfahren Sie mehr über Gibbs Sampling
  • Verwenden Sie PCA und t-SNE für Funktionen, die von Autoencodern und RBMs gelernt wurden
  • Lernen Sie moderne Deep-Learning-Entwicklungen

Deep Learning: Wiederkehrende neuronale Netzwerke in Python - Erfahren Sie mehr über futuristische Wissenschaften wie die künstliche Wissenschaft hinter der Spracherkennung.

  • Zweiunddreißig Vorträge und vier Stunden Inhalt
  • Entdecke die Simple Recurrent Unit, die Elman-Einheit
  • Erweitern Sie das XOR-Problem als Paritätsproblem
  • Lerne Sprachmodellierung
  • Werden Sie Experte bei Word2Vec, um Wortvektoren oder Worteinbettungen zu erstellen
  • Untersuchen Sie die Long-Memory-Unit (LSTM) und die Gated Recurrent Unit (GRU)
  • Verwenden Sie das, was Sie über praktische Probleme lernen, z. B. das Erlernen eines Sprachmodells aus Wikipedia-Daten

Natural Language Processing mit Deep Learning in Python - Erforschen Sie die fortgeschrittene Verarbeitung natürlicher Sprache und lernen Sie Word2Vec, GloVe, Worteinbettungen und Stimmungsanalysen kennen und implementieren.

  • Vierzig Vorträge und viereinhalb Stunden Inhalt
  • Erkunden Sie Word2Vec und lernen Sie, wie es Wörter in einen Vektorraum mappt
  • Erfahren Sie, wie GLoVe die Matrixfaktorisierung einsetzt und wie sie zu Empfehlungssystemen beiträgt
  • Entdecken Sie rekursive neuronale Netzwerke, um das Problem der Negation in der Sentimentanalyse zu lösen

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Der Advanced Guide für Deep Learning und Künstliche Intelligenz