Iegūstiet dziļu mācīšanos ar 15 bezmaksas tiešsaistes kursiem

Katra diena nes jaunus virsrakstus par to, cik dziļa mācīšanās maina apkārtējo pasauli. Daži piemēri:

  • Padziļināta mācību algoritms diagnosticē ādas vēzi, kā arī pieredzējuši dermatologi
  • Amazon Go: kā dziļa mācīšanās un AI mainīs mazumtirdzniecību
  • Padziļināta mācīšanās padara vieglākas automašīnas labāk pamanāmas gājējiem

Vai vēlaties uzzināt, kas ir satraukums? Vai vēlaties apgūt tehnisko saturu, lai virzītu savu karjeru vai dibinātu savu uzņēmumu? Es izpētīju atvērtā koda projektu Class Central un atradu 31 tiešsaistes kursu (no kuriem 15 ir pilnīgi bez maksas), kas aptver visu, sākot no dziļās mācīšanās pamatiem līdz pat mūsdienīgākajiem pētījumiem.

Pirms mēs sākam, iespējams, jūs sev jautājat: “Kas īsti ir dziļā mācīšanās?” Šeit ir īss apraksts:

"Dziļā mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakšjoma, kas saistīta ar algoritmiem, kurus iedvesmojusi smadzeņu struktūra un funkcija, ko sauc par mākslīgiem neironu tīkliem." - Džeisons Brauns no Mašīnmācīšanās meistarības

Bez papildu domām…

Tiešsaistes padziļinātu mācību kursi

Dziļās mācīšanās ar TensorFlow radošie pielietojumi

caur Kadenzi

★★★★★ (14 vērtējumi)

Mēs aptveram dziļas mācīšanās pamatkomponentus, to nozīmi, kā tas darbojas, un izstrādājam kodu, kas nepieciešams dažādu algoritmu, piemēram, dziļu konvolucionālo tīklu, variācijas automātisko kodētāju, ģeneratīvo pretrunu tīklu un atkārtotu neironu tīklu, veidošanai. Šī kursa galvenā uzmanība tiks pievērsta ne tikai izpratnei par to, kā izveidot nepieciešamos šo algoritmu komponentus, bet arī par to, kā tos izmantot radošu lietojumu izpētei. Ir pieejamas bezmaksas un apmaksātas iespējas.

Izcils pārskats (autors Kristofers Kellijs): “Man ir bakalaura grāds datorzinātnēs ... Esmu pavadījis daudz laika Khan akadēmijā un Coursera, un mani pārņem šī kursa satura kvalitāte un profesionalitāte. Augsti ieteicams!"

Neironu tīkli mašīnmācībai

Toronto Universitāte caur Coursera

★★★★★ (18 vērtējumi)

Uzziniet par mākslīgajiem neironu tīkliem un to, kā tie tiek izmantoti mašīnmācībai, kā tas tiek izmantots runas un objektu atpazīšanai, attēlu segmentēšanai, valodas un cilvēka kustības modelēšanai utt. Mēs uzsvērsim gan pamata algoritmus, gan praktiskos trikus, kas nepieciešami, lai iegūtu lai viņi strādātu labi. Ir pieejamas bezmaksas un apmaksātas iespējas.

Izcils pārskats (autors: Bobijs Breidijs): “ Šī ir viena no tām iespējām mūža kursos, kas jums jāiemācās no lielajiem. Džefrijs Hintons bija viens no vissvarīgākajiem un ietekmīgākajiem pētniekiem, kas 80. gados strādāja pie mākslīgā intelekta un neironu tīkliem. Pašlaik viņš strādā ar Google viņu AI / dziļo mācību iniciatīvās. ”

Praktiska dziļa mācīšanās kodētājiem, 1. daļa

ātri.ai

★★★★ ☆ (3 vērtējumi)

Šis 7 nedēļu kurss ir paredzēts ikvienam, kam ir vismaz gadu ilga kodēšanas pieredze un nedaudz atmiņas par vidusskolas matemātiku. Jūs sāksit ar pirmo soli - uzzināt, kā tiešsaistē iegūt GPU serveri, kas piemērots dziļām mācībām, un līdz galam izveidosiet vismodernākos, ļoti praktiskos modeļus datora redzamībai, dabiskās valodas apstrādei un ieteikumu sistēmas. Bezmaksas.

Izcils pārskats (autors: Anonīms): “Šī ir patiešām slēpta dārgakmens jomā, kas strauji aug. Džeremijs Hovards lieliski strādā, gan pārdzīvojot pamatus, gan prezentējot vismodernākos rezultātus. Es biju pārsteigts atkal un atkal, kad viņš ne tikai iepazīstināja ar materiālu, kas izstrādāts pēdējā gada laikā, bet pat nedēļas laikā, kad kurss notika ... Jūs praktizējat reālās dzīves datus, izmantojot Kaggle sacensības. Es ļoti iesaku šo kursu ikvienam, kurš vēlas pāriet no nulles reālās pasaules pieredzes uz konkurenci ar ekspertiem šajā jomā. ”

6. S191: Ievads dziļās mācībās

Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT)

★★★★ ☆ (1 vērtējums)

Nedēļas ilgs ievads dziļu mācību metodēm ar mašīntulkošanas, attēlu atpazīšanas, spēļu spēlēšanas, attēlu ģenerēšanas un citām lietojumprogrammām. Sadarbības kurss, kurā ir iekļautas TensorFlow laboratorijas un vienaudžu prāta vētras kopā ar lekcijām. Bezmaksas.

6.S094: padziļināta mācīšanās pašpiedziņas automašīnām

Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT)

★★★★ ☆ (1 vērtējums)

Šī klase ir ievads dziļās mācīšanās praksē, izmantojot pašpiedziņas automašīnas veidošanas pielietoto tēmu. Tā ir atvērta iesācējiem un ir paredzēta tiem, kam mašīnmācīšanās ir jauna, taču tā var nākt par labu arī pieredzējušiem nozares pētniekiem, kuri meklē praktisku pārskatu par dziļo mācību metodēm un to pielietojumu. Bezmaksas.

Dziļa mācīšanās

Google, izmantojot Udacity

★★ ☆☆☆ (20 vērtējumi)

Šajā kursā jums būs skaidra izpratne par dziļas mācīšanās motivāciju un jāveido inteliģentas sistēmas, kas mācās no sarežģītām un / vai liela mēroga datu kopām. Jūs iemācīsities risināt jaunas problēmu klases, kuras kādreiz tika uzskatītas par pārmērīgi sarežģītām, un labāk novērtēsit cilvēka inteliģences sarežģīto raksturu, bez piepūles, izmantojot dziļas mācību metodes, risinot šīs pašas problēmas. Bezmaksas.

Dziļa mācīšanās dabiskās valodas apstrādei

Oksfordas universitāte

Šis ir lietišķs kurss, kas koncentrējas uz jaunākajiem sasniegumiem runas un teksta analīzē un ģenerēšanā, izmantojot atkārtotus neironu tīklus. Tiek ieviestas attiecīgo mašīnmācīšanās modeļu matemātiskās definīcijas un atvasināti ar tiem saistītie optimizācijas algoritmi.

Kursu, kas ir bezmaksas, vada Fils Blunsoms, un tas notiek sadarbībā ar DeepMind Natural Language Research Group.

CS224n: Dabas valodas apstrāde ar dziļu mācīšanos

Stenfordas universitāte

Kursā tiek sniegts padziļināts ievads progresīviem pētījumiem dziļās mācībās, kas tiek izmantoti NLP. Modeļa pusē mēs aplūkosim vārdu vektoru attēlojumus, uz logiem balstītus neironu tīklus, atkārtotus neironu tīklus, ilgtermiņa īstermiņa atmiņas modeļus, rekursīvos neironu tīklus, konvolucionālos neironu tīklus, kā arī dažus jaunākos modeļus, kas ietver atmiņas komponentu. Izmantojot lekcijas ( piezīme: 2017. gada ziemas videoklipi, kas tagad ir ievietoti ) un programmēšanas uzdevumus, studenti apgūs nepieciešamos inženiertehniskos trikus, lai neironu tīkli darbotos ar praktiskām problēmām. Bezmaksas.

CS231n: Konvolucionālie neironu tīkli vizuālai atpazīšanai

Stenfordas universitāte

Šis kurss ir padziļināta izpēte dziļās mācīšanās arhitektūras detaļās, koncentrējoties uz šo uzdevumu gala modeļu apgūšanu, īpaši attēlu klasifikāciju. 10 nedēļu kursa laikā studenti iemācīsies ieviest, apmācīt un atkļūdot savus neironu tīklus un iegūt detalizētu izpratni par progresīvākajiem datorvīzijas pētījumiem. Galīgais uzdevums ietvers vairāku miljonu parametru konvolūcijas neironu tīkla apmācību un tā lietošanu lielākajā attēlu klasifikācijas datu kopā (ImageNet). Mēs koncentrēsimies uz mācīšanu, kā uzstādīt attēla atpazīšanas problēmu, mācību algoritmus (piemēram, backpropagation), praktiskus inženiertehniskos trikus, lai apmācītu un uzlabotu tīklus, kā arī vadīsim studentus ar praktiskiem uzdevumiem un gala kursa projektu. Bezmaksas.

Mašīnmācība

Nando de Freitas / Britu Kolumbijas universitāte

Šis kurss koncentrējas uz aizraujošo dziļās mācīšanās jomu. Iedvesmojoties no neirozinātnes un statistikas, tas iepazīstina ar nervu tīklu, muguras izplatīšanās, Boltzmana mašīnu, auto kodētāju, konvolucionālo neironu tīklu un atkārtotu neironu tīklu pamatu. Tas parāda, cik dziļa mācīšanās ietekmē mūsu izpratni par inteliģenci un veicina viedo mašīnu praktisko dizainu. Bezmaksas.

Deep Learning Summer School 2015. un 2016. gads

Dažādi organizatori (tostarp Yoshua Bengio un Yann LeCun), izmantojot Independent

Deep Learning vasaras skola ir paredzēta maģistrantiem, rūpniecības inženieriem un pētniekiem, kuriem jau ir dažas pamatzināšanas par mašīnmācīšanos (un, iespējams, bet ne vienmēr par dziļu mācīšanos) un kuri vēlas uzzināt vairāk par šo strauji augošo pētījumu jomu.

Tas nav organizēts kā tradicionāls tiešsaistes kurss, taču tā organizatori (tostarp dziļi apgūstami spīdekļi, piemēram, Bengio un LeCun) un pasniedzēji, kurus viņi piesaista, padara šo sēriju par dziļu mācību satura zelta raktuvi. Tas ir bez maksas.

Tiešsaistes kurss par neironu tīkliem

Hugo Larochelle / Universitāte de Šerbrooka

“Laipni lūdzam manā tiešsaistes kursā par neironu tīkliem! Esmu salicis šo kursu, vienlaikus pasniedzot tā versiju Šerbrookas Universitātē. Šis ir absolventu līmeņa kurss, kas aptver neironu tīklus, kā arī progresīvākas tēmas. ” Bezmaksas.

Uzziniet TensorFlow un dziļu mācīšanos bez doktora grāda.

Google

Šis trīs stundu kurss (video un slaidi) piedāvā izstrādātājiem ātru ievadu dziļās mācīšanās pamatos, piedāvājot dažus TensorFlow darījumus. Bezmaksas.

Dziļa mācīšanās 101

Lielo datu universitāte

Jo tālāk nirt okeānā, jo teritorija var kļūt nepazīstamāka. Dziļa mācīšanās virspusē var šķist līdzīga. Šis kurss ir izveidots, lai jūs varētu saķerties ar tīkliem un kodētājiem, vienlaikus saglabājot skolu kopā. Bezmaksas.

Dziļa mācīšanās ar TensorFlow

Lielo datu universitāte

Lielākā daļa datu pasaulē nav iezīmēti un nestrukturēti. Sekli neironu tīkli nevar viegli uztvert attiecīgu struktūru, piemēram, attēlos, skaņā un tekstuālos datos. Dziļie tīkli spēj atklāt slēptās struktūras šāda veida datos. Šajā TensorFlow kursā jūs izmantosiet Google bibliotēku, lai piemērotu dziļu mācīšanos dažādiem datu tipiem, lai atrisinātu reālās pasaules problēmas. Bezmaksas.

Dziļa mācīšanās Python

DataCamp

Šajā kursā jūs iegūsiet praktiskas, praktiskas zināšanas par to, kā izmantot neironu tīklus un padziļinātu mācīšanos, izmantojot Keras 2.0 - vismodernākās bibliotēkas jaunāko versiju dziļai mācīšanai Python. Daļēji bez maksas.

Šie kursi, kas sakārtoti pēc vērtējuma, visi tiek mitināti vietnē Udemy. Cenas mainās atkarībā no Udemy atlaidēm, kas ir bieži. Jūs bieži vien varat iegādāties piekļuvi, sākot no 10 ASV dolāriem.

Lūdzu, ņemiet vērā, ka Lazy Programmer Inc. piedāvājumā ir ieteiktais pasūtījums, kā norādīts kursu aprakstos “Noderīgu kursu pasūtīšana”.

Dziļa mācīšanās AZ ™: praktiski mākslīgie neironu tīkli

Kirils Eremenko un SuperDataScience komanda, izmantojot Udemy

4,7 zvaigznes (388 vērtējumi)

Iemācieties izveidot dziļu mācību algoritmus Python no diviem mašīnmācīšanās un datu zinātnes ekspertiem. Iekļautas veidnes. Šo kursu pasniedz tas pats instruktors, kurš māca manu galveno ieteikumu ievadam datu zinātnes kursos.

Katru Intro to Data Science kursu internetā es sarindoju, balstoties uz tūkstošiem datu punktu

medium.freecodecamp.com

Zero to Deep Learning ™: Keras apgūšana

Datu nedēļas nogales, Hosē Portilja, Frančesko Mosconi

4,8 zvaigznes (23 vērtējumi)

Izprotiet un izveidojiet dziļu mācību modeļus attēliem, tekstam, skaņai un citam, izmantojot Python un Keras.

Dziļi mācību priekšnosacījumi: Numpy Stack Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (1 551 vērtējums)

Numpy, Scipy, Pandas un Matplotlib kaudze: sagatavošanās dziļām mācībām, mašīnmācībai un mākslīgajam intelektam. Bezmaksas.

Datu zinātne: dziļa mācīšanās Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (1381 vērtējums)

Ceļvedis sava neironu tīkla rakstīšanai Python un Numpy un kā to izdarīt Google TensorFlow.

Dziļi mācību priekšnoteikumi: lineārā regresija Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (751 vērtējumi)

Uzziniet lineāro regresiju no jauna un izveidojiet savu darba programmu Python datu analīzei.

Dziļās mācīšanās priekšnoteikumi: loģistikas regresija Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (624 vērtējumi)

Datu zinātnes paņēmieni profesionāļiem un studentiem - apgūst loģistiskās regresijas teoriju un kodu Python.

Dziļa mācīšanās: konvolucionālie neironu tīkli Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (304 vērtējumi)

Šis kurss ir par to, kā izmantot dziļu mācīšanos datorvīzijā, izmantojot konvolucionālos neironu tīklus. Attēlu klasifikācijas jomā tas ir vismodernākais, un tie pārspēj vaniļas dziļos tīklus tādos uzdevumos kā MNIST.

Datu zinātne: praktiska dziļa mācīšanās pakalpojumā Theano + TensorFlow

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (293 vērtējumi)

Pārejiet dziļi uz nākamo līmeni, izmantojot SGD, Nesterova impulsu, RMSprop, Theano, TensorFlow un GPU izmantošanu AWS.

Dziļa mācīšanās: atkārtoti neironu tīkli Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (248 vērtējumi)

GRU, LSTM un modernāka padziļināta mācīšanās, mašīnmācīšanās un datu zinātne secībām.

Dabas valodas apstrāde ar dziļu apguvi Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (194 vērtējumi)

Pilnīgs ceļvedis par word2vec, GLoVe, vārdu iegulšanu un noskaņojuma analīzes atvasināšanu un ieviešanu ar rekursīvajiem tīkliem.

Nepieskatīta dziļa mācīšanās Python

Lazy Programmer Inc., izmantojot Udemy

4,6 zvaigznes (153 vērtējumi)

Autokodētāji un ierobežotas Boltzmann mašīnas dziļiem neironu tīkliem Theano, kā arī t-SNE un PCA.

Atbrīvojiet dziļu mācīšanos: Sāciet vizuāli ar Caffe un DIGITS

Razvans Pistolea caur Udemy

4,5 zvaigznes (36 vērtējumi)

Ievads dziļo mācību rīkos, izmantojot Caffe un DIGITS, kur jūs varat izveidot savu dziļas mācīšanās modeli.

Dziļa mācīšanās ar TensorFlow

Packt Publishing caur Udemy

3,9 zvaigznes (96 vērtējumi)

Izmantojiet padziļinātas mācīšanās iespējas, izmantojot Google TensorFlow!

Dziļa mācīšanās ar Python

Packt Publishing caur Udemy

3,4 zvaigznes (31 vērtējums)

Nirt datu zinātnes nākotnē un ieviest inteliģentas sistēmas, izmantojot dziļu mācīšanos ar Python.

Lai gan tā ir vairāk programma, nevis vienskaitļa tiešsaistes kurss, zemāk jūs atradīsit Udacity Nanodegree, kas vērsts uz dziļas mācīšanās pamatiem .

Publicēšanas laikā pašreizējais reģistrācijas periods ir slēgts, taču varat reģistrēties gaidīšanas saraksta paziņošanai, kad sākas nākamais reģistrācijas periods.

Dziļu mācību fondi Nanodegree

Sirajs Ravals caur Udacity

Mākslīgais intelekts dramatiski un izdevīgi pārveido mūsu pasauli, un padziļināta mācīšanās veicina progresu. Kopā ar Siraju Ravalu Udacity sniedz dinamisku ievadu šajā apbrīnojamajā jomā, izmantojot iknedēļas videoklipus, ekskluzīvus projektus, ekspertu atsauksmes un pārskatus, lai iemācītu jums šīs nākotnes veidošanas tehnoloģijas pamatus.

Ja jums patika to lasīt, apskatiet dažus citus Class Central datu kopas pētījumus:

  • Šeit ir 250 Ivy līgas kursi, kurus jūs tiešsaistē varat iziet bez maksas
  • Katru Intro to Data Science kursu internetā es sarindoju, balstoties uz tūkstošiem datu punktu
  • Ja vēlaties apgūt Datu zinātni, sāciet ar kādu no šīm programmēšanas nodarbībām
  • Ja vēlaties apgūt datu zinātni, apmeklējiet dažas no šīm statistikas nodarbībām
  • Labākie bezmaksas tiešsaistes universitātes kursi jaunas pasaules valodas apguvei
  • Pēc datiem 50 labākie bezmaksas tiešsaistes universitātes kursi

Ja jūs zināt kādus kursus, kurus, iespējams, esmu nokavējis, lūdzu, informējiet mani atbildēs!

Ja jums tas noderēja, noklikšķiniet uz? tāpēc vairāk cilvēku to redzēs šeit, izmantojot Medium.

Sākotnēji publicēts Class Central.