Ai & глубокое обучение с сертификацией тензора

Edureka

Описание программы

Прочитать официальное описание

Ai & глубокое обучение с сертификацией тензора

Edureka

Иудека Иудеки с глубоким обучением с использованием метода Tensorflow Сделает вас экспертом в обучении и оптимизации базовых и сверточных нейронных сетей, использующих проекты и задания в реальном времени. Вы также освоите такие концепции, как функция SoftMax, автоинкрементные нейронные сети, ограниченная машина Больцмана (RBM).

О курсе

Глубокое обучение Edureka с помощью курса Tensorflow поможет вам изучить основные понятия TensorFlow, основные функции, операции и конвейер выполнения. Начиная с простого примера «Hello Word», на протяжении всего курса вы сможете увидеть, как TensorFlow можно использовать для подгонки кривой, регрессии, классификации и минимизации функций ошибок. Эта концепция затем исследуется в мире Deep Learning. Вы оцените общие и не столь распространенные нейронные сети и посмотрите, как их можно использовать в реальном мире со сложными необработанными данными с помощью TensorFlow. Кроме того, вы узнаете, как применять TensorFlow для backpropagation для настройки весов и предубеждений во время обучения Neural Networks. Наконец, курс охватывает различные типы глубоких архитектур, таких как сверточные сети, периодические сети и автокодеры.

Погрузитесь в нейронные сети, внедрите алгоритмы Deep Learning и изучите уровни абстракции данных с помощью этого курса Deep Learning с курсом TensorFlow.

Цели курса

После завершения этого курса Deep Learning с TensorFlow вы сможете:

  • Определить глубинное обучение
  • Выскажите мотивацию Deep Learning
  • Применить аналитическую математику по данным
  • Выберите между различными Deep-сетями
  • Объясните нейронные сети
  • Поезд Нейронные сети
  • Обсуждение Backpropagation
  • Опишите автокодеры и вариационные автокодеры
  • Запустите программу «Hello World» в TensorFlow
  • Внедрение различных регрессионных моделей
  • Описать сверточные нейронные сети
  • Обсудить применение сверточных нейронных сетей
  • Обсудить повторяющиеся нейронные сети
  • Опишите рекурсивную теорию сетевых нейронных тензоров
  • Рекурсивная модель нейронной сети
  • Объясните неконтролируемое обучение
  • Обсудите приложения неконтролируемого обучения
  • Объяснить ограниченную машину Больцмана
  • Внедрить совместную фильтрацию с помощью RBM
  • Определить автокодеры и обсудить их приложения
  • Обсудите сеть глубоких убеждений

Зачем изучать Tensorflow?

TensorFlow - одна из лучших библиотек для внедрения Deep Learning. TensorFlow - это программная библиотека для численного вычисления математических выражений с использованием графиков потока данных. Узлы в графике представляют собой математические операции, а ребра представляют собой многомерные массивы данных (тензоры), которые текут между ними. Он был создан Google и адаптирован для машинного обучения. Фактически, он широко используется для разработки решений с глубоким обучением.

Машинное обучение - одно из самых быстрорастущих и захватывающих направлений, и Deep Learning представляет собой настоящий кровоточащий край. Глубокое обучение - это, прежде всего, исследование многослойных нейронных сетей, охватывающих широкий спектр модельных архитектур. Традиционные нейронные сети опирались на мелкие сети, состоящие из одного входа, одного скрытого слоя и одного выходного слоя. Сети глубокого обучения отличаются от этих обычных нейронных сетей, имеющих более скрытые слои, или так называемые более глубокие. Эти типы сетей способны обнаруживать скрытые структуры в немаркированных и неструктурированных данных (то есть изображения, звук и текст), которые составляют подавляющее большинство данных в мире.

Кто должен пойти на это обучение?

Edureka Глубокое обучение с курсом Tensorflow предназначено для всех, кто хочет изучить Deep Leaning, который будет включать понимание методов Deep Learning, Neural Networks, Deep Learning использует Tensorflow, Restricted Boltzmann Machines (RBM) и Autoencoders.

Для этого курса могут пройти следующие специалисты: 1. Разработчики стремятся стать «ученым-дантистом» 2. Аналитики Менеджеры, которые возглавляют команду аналитиков 3. Бизнес-аналитики, которые хотят понимать методы Deep Learning (ML) 4. Информационные архитекторы, которые хотят получить опыт в Predictive Analytics 5. Профессионалы, которые хотят увлечь и проанализировать Big Data 6. Аналитики, желающие понять методологии Data Science. Однако глубокое обучение не просто ориентировано на одну конкретную отрасль или набор навыков, но может быть использовано кем-либо для улучшения своего портфеля.

Каковы предпосылки для этого курса?

Необходимые предварительные условия

  • Знание базового программирования в Python
  • Концепция массивов
  • Концепции машинного обучения

Edureka предлагает вам бесплатный курс самостоятельного курса - модуль по статистике и алгоритмы машинного обучения: контролируемые и неконтролируемые алгоритмы обучения, как только вы поступили в Deep Learning с курсом TensorFlow.

Edureka Процесс сертификации:

  • Как только вы успешно пройдете проект (пересмотрен экспертом edureka), вы получите сертификат специалиста Tensorflow Expert от edureka.
  • сертификация edureka имеет признание в отрасли, и мы предпочтительный партнер по тренировкам для многих МНК egCisco, Ford, Mphasis, Nokia, Wipro, Accenture, IBM, Philips, Citi, Ford, MindTree, BNYMellon и т.д. Пожалуйста, будьте уверены.
Образовательные программы предлагаются на следующих языках:
  • английский


Последнее обновление: July 8, 2017
Сроки и стоимость обучения
Этот курс является Онлайн
Start Date
Дата начала
Открытый конкурс
Duration
Срок обучения
Заочное и вечернее обучение
Price
стоимость
269 EUR
Locations
Индия - Индия Интернет
Дата начала: Открытый конкурс
Сроки подачи документов Запросить информацию
Дата окончания Запросить информацию
Dates
Открытый конкурс
Индия - Индия Интернет
Сроки подачи документов Запросить информацию
Дата окончания Запросить информацию