数か月でディープラーニングを学ぶためのベスト 9 コース/リソース [2023] –

機械学習のサブセットであるディープラーニングは、人間の脳を模倣し、データ入力に基づいて結果を予測するシステムを可能にするニューラル ネットワークです。

当社では、自動車の高度な運​​転、保険や銀行の不正行為の検出、および収益の増加とビジネスの成長に役立つターゲット広告にディープラーニングを使用しています。

以前は、ユーザーはコンピューターに適応する必要があり、エクスペリエンスはパーソナライズされておらず、知覚的でもありませんでした。ディープラーニングは、特定のオーディオおよびビデオ情報を模倣してユーザーの知覚エクスペリエンスを実現し、私たちの生活を楽にするさまざまなアプリケーションを強化します。

ディープラーニングのユースケースとは何ですか?

検索エンジンの Google はディープラーニングを使用して認識アルゴリズムを作成していますが、Netflix はディープラーニングを使用してさまざまなユーザー向けの推奨アルゴリズムを生成しています。

ディープラーニングは、音声認識、画像認識、翻訳、予測、分析などの業界全体で使用されています。ディープラーニングの恩恵を受けた業界トップ 10 を見てみましょう。

• 音声アシスタント
• 翻訳者
• 不正防止
• 自動運転
• 保険金の見積もり
• 健康リスクの予測
• 医療上の検出と分析
• マーケティングとプロモーション
• PRと評判の管理
• パーソナライズされた広告

ディープラーニングにおけるキャリアと職務プロフィール

あなたがディープ ラーニングの愛好家で、ディープ ラーニングでのキャリアを探している場合は、次のことを検討できます。

• データエンジニア
• データサイエンティスト
• データアナリスト
• 調査分析者
• ソフトウェア開発者
• NLPエンジニア
• インストラクター
• 神経情報学
• バイオインフォマティシャン
• ビジネスインテリジェンスアナリスト
• ディープラーニングプログラムデザイナー
• コンピュータビジョンエンジニア
• ディープラーニングマネージャー/チームリード

ディープ ラーニングがあらゆる業界で必須のスキルであることがわかったので、レベルアップして今日のディープ ラーニングで最高のスキルの 1 つになるのに役立つコースを見てみましょう。

UdemyのディープラーニングAZ™

Deep Learning AZ は、強力な構造、強力なプロジェクト、実践的なコーディング チュートリアル、およびコース内サポートで知られています。そのため、このコースは最高評価のコースの 1 つとなり、世界中の企業から信頼されています。

22 時間のビデオ、34 の記事、169 の講義、および 5 つのダウンロード可能なリソースを備えたこのコースは、348,565 人の学生に力を与えてきました。資格を得るには、高校レベルの数学に堪能であり、Python の基本的な知識がある必要があります。

このコースでは、人工ニューラル ネットワークを使用して問題を解決し、畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像認識を行い、リカレント ニューラル ネットワークを使用して株価を予測する実際のデータセットに取り組む機会が得られます。それがすべてではありません！

また、自己組織化マップ、ボルツマン マシン、スタック型オートエンコーダー (深層学習の新しい技術) の使用方法も学びます。このコースでは、Tensorflow、Pytorch、Theano、Keras、Scikit-learn などの重要なツールを使用できるようになります。

DL についての深い理解

もう 1 つの最高評価の深層学習コースでは、Pytorch ツールと実験科学的アプローチを使用して深層学習を習得する方法を学びます。

このコースには 57.5 時間のビデオ チュートリアル、3 つの記事、1 つのダウンロード可能なリソースが含まれており、修了証明書が付属しています。

このコースの学習を開始するには、ディープ ラーニングに興味があり、Google アカウントが必要です。ライブ Q&A セッション、多くの演習やコードの課題、8 時間以上の Python チュートリアルにアクセスできます。

グラフィック、空間、数字を使用して人工ニューラル ネットワークを直感的に学習できます。学習を視覚化し、深く包括的なプロジェクトを把握します。このコースは、機械学習愛好家、意欲的なデータ サイエンティスト、スキルのライブラリを拡張したいデータ サイエンティストに最適です。

データサイエンス: ディープラーニング

このコースでは、純粋な Python と TensorFlow コードを使用して最初の人工ニューラル ネットワークを構築する方法を学びます。 89 の講義と 12 時間のビデオ チュートリアルを利用すると、生涯を通じて完全にアクセスでき、修了証明書が発行されます。

このコースを開始するには、微積分の導関数、行列演算、確率、および Python と Nymphy へのアクセスを知っている必要があります。

また、Lazy Programmer Inc のロジスティック回帰コースの内容をよく理解しておくことをお勧めします。クロスエントロピー コスト、勾配降下法、ニューロン、XOR、ドーナツに関連するトピックを扱います。

このコースでは、Google の TensorFlow を使用してニューラル ネットワークをコーディングする方法を学びます。また、ディープ ラーニングが実際にどのように機能するかや、「アクティベーション」、「バックプロパゲーション」、「フィードフォワード」などの重要な用語についても学びます。

ディープラーニングの概要

Keras と TensorFlow を使用して構造化データのニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする方法を教えるコースをお探しの場合は、 ディープ ラーニングの概要 が最適です。このコースを完了するのに必要なのは 4 時間だけです。

このコースは無料で、6 つのセクションに分かれており、それぞれに演習とチュートリアルが含まれています。講師は Ryan Holbrook で、コンピューター ビジョンの準備をお手伝いします。

すでに「機械学習入門」コースに精通している場合は、これを基礎にして学ぶのに最適なコースです。このコースで具体的に何を学べるのか気になる場合は、読み続けてください。

深層学習の構成要素から始めて、Keras と TensorFlow を介して最初のニューラル ネットワークをトレーニングします。さらに、パフォーマンスを向上させるためにオーバーフィッティングとアンダーフィッティングを学び、トレーニングを安定させるために特別なレイヤーを追加します。

また、深層学習を一般的なタスクに適用するための二項分類を学習します。このコースを通じて、新しく学んだスキルを応用するためのボーナス レッスンにもアクセスできます。

初心者向けディープラーニングチュートリアル

Simplilearn の初心者向け ディープラーニング チュートリアルは 、18 レッスンと 2 時間の学習からなる中級コースです。

このコースでは、画像とビデオの処理スキルについて説明します。さらに詳しく説明すると、このコースでは、ディープ ラーニングとは何か、その多くのアプリケーションとは何か、ニューラル ネットワークとは何か、さまざまなディープ ラーニング フレームワークとアルゴリズム、および Python を使いこなす方法について説明します。

他にもあります! TensorFlow、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、GAN、および Keras について学びます。

さらに、ディープ ラーニングの面接の質問に関する独自の洞察も得られます。

ディープラーニング、図解シリーズ

I. Goodfellow、Yoshua Benigo、Aaron Courville による『Deep Learning』は、13 冊の書籍シリーズ「Adaptive Computation and Machine Learning Series」の一部です。

なぜこの本を試してみるべきなのか疑問に思っているなら、OpenAI の共同会長で Tesla と SpaceX の CEO であるイーロン・マスクは、この本をディープラーニングに関する唯一の包括的な本としてレビューしています。機械学習の学習者や愛好家に最適なこの本では、幅広いトピックについて説明しています。

概念的な背景に加えて、ディープ フィードフォワード ネットワーク、正則化、シーケンス モデリング、実践的な方法論などのディープ ラーニングの手法を学びます。

自然言語処理、音声認識、バイオインフォマティクス、ビデオ ゲームなどのアプリケーションに関する実践的な視点を得ることができます。

ただし、モンテカルロ法、分配関数、近似推論、詳細な生成モデルなどの理論的なトピックに関する情報を探しているとします。その場合、この本はその膨大で拡張性のある記述に驚かされるでしょう。

Python を使用したディープラーニング

Francois Chollet の Deep Learning With Python は、Keras の作成者からディープ ラーニング スキルを習得する機会です。

この 504 ページの読み物は、Python の基本を理解している中級者に最適です。この本では、画像分類と画像セグメンテーション、時系列予測、テキスト分類と機械学習、テキスト生成、ニューラル スタイル転送、画像生成を実行する方法を説明します。

この本を入手すると、さまざまな形式の無料の電子書籍にもアクセスできるようになります。実際の状況で Keras がどのように機能するかを深く掘り下げ、初心者、仲介者、専門家などに適した洞察を得ることができます。

ディープラーニング: 視覚的なアプローチ

Andrew Glassner 著の『Deep Learning: A Visual Approach』は、複雑な数学を使わずにディープ ラーニングの問題を解決する方法を説明する図入りの版です。深層学習の核心へ導くのに十分な概念的かつ視覚的な説明が含まれています。

数式やプログラミングを必要とせずに、テキスト ジェネレーターを使用して記事やストーリーを作成する方法を理解できるようになります。

それだけでなく、画像分類システムのノウハウは、物体や被写体の識別、AI と連携した機械学習技術の使用方法などに機能します。

AI の将来を構想し、適切な一歩を踏み出すのに役立つインテリジェント システムを構築する準備をしましょう。

Edureka のディープラーニング フルコース

AI、ディープ ラーニング、Tensorflow の内部動作を深く掘り下げるのに役立つビジュアル リソースをお探しの場合は、Edureka のディープ ラーニング コースを検討してください。

6 時間以内で、AI や機械学習と緊密に連携してディープ ラーニング テクニックを適用する方法を理解できるようになります。

それだけではなく、実際のアプリケーション (音声認識、画像認識、自動翻訳) から 3 種類の機械学習 (強化型、教師あり、教師なし) まで、すべてを知ることができます。

TensorFlow コードの基本と例とともに、パーセプトロン学習アルゴリズム (シングルおよびマルチ) とそのユースケースなどの複雑なテクニックに移ります。さらに、トップ 8 の深層学習フレームワーク、人工ニューラル ネットワーク、RBM の動作をマスターします。

また、TensorFlow を使用してモデルとチャットボットを作成する方法、オブジェクト検出に取り組む方法、自然言語処理 (NLP) の背後にあるフレームワークを理解する方法を学びました。それがすべてではありません！

この 6 時間のコースは、将来の仕事やプロジェクトのためのディープ ラーニング関連の面接の質問を準備するのにも役立ちます。それでは、頑張ってください！

深層学習を数時間でマスターする

ディープ ラーニングをマスターするのは難しい場合がありますが、上記のコース、YouTube チュートリアル、書籍を利用すると簡単になります。このコースは、知識の証拠となる修了証明書を提供するため、業界での露出を増やすのに役立ちます。

ただし、独自のソリューションを探している場合、または特定のトピックを深く掘り下げたい場合は、本を読み、YouTube チュートリアルを最大限に活用してください。適切なコースとリソースがあれば、ディープ ラーニングを効果的に活用する方法を学ぶのにかかる時間はせいぜい数時間です。

AI プロフェッショナルに必要な最も需要の高いスキルを調べることもできます。