Курс по проектированию нейронных сетей Machine Learning PRO + Deep

Курс Machine Learning PRO + Deep Learning предназначен для программистов и энтузиастов новых технологий, таких как машинное обучение (ML, Machine Learning) и глубокое обучение (DL, Deep Learning). Данный курс включает в себя алгоритмы искусственного интеллекта, их создание и оптимизацию. Это один из самых популярных курсов по нейронным сетям.

Обзор содержания курса

• Алгоритмы обучения нейронных сетей
• Регрессия, классификация и обнаружение аномалий в нейронных сетях
• Библиотека Optuna и оптимизация алгоритмов обучения
• Проектирование нейронных сетей в библиотеке TensorFlow
• Рекурсивные и сверточные нейронные сети
• Методы оптимизации функций
• Текущие тенденции машинного обучения

Машинное обучение будущего

Машинное обучение играет все более важную роль в нашей жизни. Решения на основе искусственного интеллекта автоматизируют множество повторяющихся процессов, чтобы облегчить работу людей. Решения этой технологии используют не только такие гиганты рынка, как Google или Facebook. Нейронные сети – один из самых новаторских алгоритмов в этой области, помогающий решать все более сложные задачи. Спрос на инженеров, специализирующихся на ML и DL, которые закладывают основы новых методов работы во многих областях человеческой деятельности, постоянно растет. Именно поэтому не стоит пренебрегать возможностью пройти лучшие курсы по data science.

Где применяются нейронные сети?

Автоматическая окраска черно-белых фильмов, шумоподавление или сложные решения медицинской диагностики – это примеры систем на основе нейронных сетей. Количество сфер, где используются подобные решения, продолжает расти. В ходе курса вы узнаете, как применять их в своих проектах.

Структура и оптимизация в работе над синтетическим и искусственным интеллектом

Нейронные сети и оптимизация машинного обучения тесно связаны. Например, если вы планируете вывести на рынок новую услугу, методы оптимизации могут упростить для вас процесс выбора лучшей стратегии ценообразования. Многие из примеров курса учат одновременно максимизировать вознаграждение сотрудников и снизить затраты.

Новые возможности

Курс охватывает автоэнкодеры, рекурсивные сети и сверточные сети. Эти методы работы с ИИ является ведущим по популярности и эффективности. Они помогли решить многие проблемы, которые до сих пор казались слишком сложными для традиционной алгоритмики и ранних методов машинного обучения.