Adding Value Consulting
Deep Learning Specialization Training
AI & Machine Learning

Deep Learning Specialization Training

4.900,00 NOK

  • 50 hours
Blandet læring
eLæring
Klasserom

Dette omfattende kurset gir kunnskap og ferdigheter for å distribuere dyp læring verktøy ved bruk av AI/ML-rammeverk effektivt. Du vil utforske grunnleggende konsepter og praktiske anvendelser av dyp læring, samtidig som du får en klar forståelse av forskjellene mellom dyp læring og maskinlæring. Kurset dekker et bredt spekter av emner, inkludert nevrale nettverk, fremover og bakover forplantning, TensorFlow 2, Keras, teknikker for ytelsesoptimalisering, modellfortolkbarhet, konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs), overføringslæring, objektdeteksjon, tilbakevendende nevrale nettverk (RNNs), autoenkodere, og å skape nevrale nettverk i PyTorch. Ved slutten av kurset vil du ha et solid fundament i prinsippene for dyp læring og evnen til å bygge og optimalisere dyp læring modeller effektivt ved bruk av Keras og TensorFlow.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Mellomnivå - avansert nivå

Tilgang

1 års tilgang til plattformen & opptak av klassene

6 timer med videoleksjoner

og 40 timer med direktesendt undervisning på nett

Studietid

Anbefaling om 50 timers studietid

Virtuelt laboratorium inkludert for øvelse

3 prosjektoppgaver ved kursavslutning, og 1 vurderingstest

Ingen eksamen

men sertifisering for gjennomføring inkludert

Hero

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:

Dyp læring

Skill forskjellen mellom dyp læring og maskinlæring og forstå deres respektive anvendelser.

Nevrale nettverk

Få en grundig forståelse av ulike typer nevrale nettverk.

DNNs

Behersk konseptene med fremoverpropagering og bakoverpropagering i dype nevrale nettverk (DNNs).

Modellering

Få innsikt i modelleringsteknikker og forbedring av ytelse i dyp læring.

Parameter

Forstå prinsippene for innstilling av hyperparametere og modelltolkbarhet.

Teknikker

Lær om essensielle teknikker som dropout og tidlig stopp, og implementer dem effektivt.

CNNs

Utvikle ekspertise i konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN-er) og objektgjenkjenning.

PyTorch

Bli kjent med PyTorch og lær hvordan du oppretter nevrale nettverk ved hjelp av dette rammeverket.

RNNs

Skaff deg en solid forståelse av tilbakevendende nevrale nettverk (RNNs).

Kursplan

Hero

  1. Introduksjon til dyp læring

    Leksjon 1

  2. Kunstige nevrale nettverk

    Leksjon 2

  3. Dype nevrale nettverk

    Leksjon 3

  4. TensorFlow

    Leksjon 4

  5. Modell optimalisering og ytelsesforbedring

    Leksjon 5

  6. Faltende nevrale nettverk (CNN)

    Leksjon 6

  7. Overføringslæring

    Leksjon 7

  8. Objektgjenkjenning

    Leksjon 8

  9. Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN)

    Leksjon 9

  10. Transformer-modeller for naturlig språkbehandling (NLP)

    Leksjon 10

  11. Komme i gang med autoenkodere

    Leksjon 11

  12. PyTorch

    Leksjon 12

dyp læring kurs

Hvem bør melde seg på dette programmet?

Forutsetninger:

Grunnleggende Python-programmering, kunnskap om lineær algebra, sannsynlighet og noen grunnleggende prinsipper innen maskinlæring er sterkt anbefalt.


Programvareingeniører & Utviklere

Dataforskere & Analytikere

AI/ML-entusiaster

Studenter & Forskere

IT- og skytjenesteprofesjonelle

Forretnings- og produktledere

Start kurset nå

Ofte stilte spørsmål

Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!