Syväoppimisen kurssit
Valitse tavoitteisiisi sopiva kurssi – perusteista syvällisiin taitoihin syväoppimisessa.
5.0
Arvioitu perustuen 3 arvostelut.
33 OppijatJo ilmoittautunut
Hankitut taidot:
AI Transparency AwarenessActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAikasarjojen ja jaksollisen datan käsittelyAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Approximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationBayesin kaavaCatastrophic Forgetting AnalysisChain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminenClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Compression Trade-off ReasoningContinual Learning TheoryCross-validation techniquesData Leakage PreventionDatan esikäsittelyDatan muuntaminenDatan puhdistusDiffusion Model TheoryDiffuusiomallitDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEettinen päätöksentekoEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFew-shot-kehotteiden käyttöFine-tuning Pre-trained ModelsFunktiot ja joukko-oppiGAN FundamentalsGAN:tGeneratiivinen tekoälyGeneratiivisen tekoälyn arviointimittaritGeometric InterpretabilityGradienttimenetelmäHyperparametrien viritysImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraalitIsolation Forest ImplementationKehotteiden arviointiKehotteiden hienosäätöKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen scikit-learnillaKonvoluutiohermoverkotKuvankäsittely OpenCV:lläLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimits of LLM GeneralizationLineaariset muunnoksetLinear Algebra for Deep LearningLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionLuonnollisen kielen hallintaLuonnollisen kielen käsittelyLäpinäkyvyyden periaatteetMallien kehitys ja arviointi päästä päähänMallin koulutus ja arviointiManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMatriisin hajotelmatMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMinimum-Norm SolutionsModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeuroverkotNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektintunnistusmenetelmätOikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysiOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPoikkeamien tunnistusPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrompt engineeringin perusteetPrompt-Based GeneralizationPutkien rakentaminenPuuttuvien arvojen imputointiPyTorchin perusteetPythonin tietorakenteetQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminenRNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi)Rajat ja derivaatatRakenteisen ulostulon suunnitteluRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Rekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchillaRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnitteluSampling StrategiesSarjojen analyysiScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Subword Tokenization AlgorithmsSääntelytietoisuusTekoälyn etiikan perusteetTensorFlow-perusteetTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTietosuojan käsitteetTilastolliset tunnusluvutTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformeritUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE:tVariational Inference & ELBOVastuu tekoälyssäVastuullisen tekoälyn viitekehyksetVector Search TheoryVektorit ja matriisitVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
Näytä lisääTee lyhyt tietovisa ja lähesty tavoitteitasi!
80,000
Opiskelijat ovat jo menestyksekkäästi suorittaneet kurssit ja käyttävät taitojaan työpaikalla
92%
Käyttäjät kokevat kurssimme hyödyllisiksi
Kurssit
Kurssit
Selaa Syväoppiminen kurssit ja projektit
4 tuntia
25 luvut
5 tuntia 29 luvut
2 tuntia 16 luvut
3 tuntia 22 luvut
4 tuntia 29 luvut
4 tuntia 21 luvut
3 tuntia 20 luvut
1 tunti 12 luvut
2 tuntia 9 luvut
2 tuntia 9 luvut
1 tunti 12 luvut
2 tuntia 12 luvut
Taso
Oppitunnin tyyppi
Teknologiat
kurssi
Introduction to Neural Networks with Python
4 tuntia 25 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
kurssi
Introduction to NLP with Python
5 tuntia 29 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Natural Language Processing, Natural Language Handling
kurssi
Introduction to TensorFlow
2 tuntia 16 luvutKeskitaso
Opitut taidot: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
kurssi
Recurrent Neural Networks with Python
3 tuntia 22 luvutKeskitaso
Opitut taidot: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
kurssi
Computer Vision Essentials with Python
4 tuntia 29 luvutKeskitaso
Opitut taidot: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
kurssi
Deep Generative Models with Python
4 tuntia 21 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
kurssi
PyTorch Essentials
3 tuntia 20 luvutEdistynyt
Opitut taidot: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
kurssi
AI Ethics 101
1 tunti 12 luvutAloittelija
Opitut taidot: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
kurssi
Attention Mechanisms Theory
2 tuntia 9 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
kurssi
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 tuntia 9 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
kurssi
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 tunti 12 luvutAloittelija
Opitut taidot: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
kurssi
Diffusion Models and Generative Foundations
2 tuntia 12 luvutEdistynyt
Opitut taidot: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Codefinityn edut
Tekoälyavusteinen oppiminen
Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.
Työtilat
Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.
Oppimispolut
Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan
Todelliset projektit
Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.
Miksi Codefinity erottuu
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
UramahdollisuudetTutustu suosituimpiin ammatteihin, keskipalkkoihin ja yrityksiin, jotka aktiivisesti etsivät alan asiantuntijoita.
Datanomi
Koneoppimisen Insinööri
NLP-Insinööri
AI-Konsultti
Syväoppimisinsinööri
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Vuosipalkka
(Keskiarvo Yhdysvalloissa)
Työnantajat
*Lähde: Glassdoor
Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista
Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua
Syväoppimisen kurssit: Keskeistä tietoa ja kysymyksiä
Johdatus syväoppimiseen
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, joka keskittyy monikerroksisiin neuroverkkoihin ja mahdollistaa mallien oppimisen suurista tietomääristä. Syväoppimisen kurssit esittelevät yleensä aiheita kuten kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely (NLP) ja generatiiviset mallit. Opiskelijat oppivat käyttämään kehyksiä kuten TensorFlow ja PyTorch sekä ratkaisemaan tehtäviä, jotka liittyvät kuvan synteesiin, tekstin generointiin ja dataohjattuun päätöksentekoon. Nämä kurssit ovat arvokkaita niille, jotka haluavat kehittää osaamistaan tekoälyteknologioissa.
Syväoppimisen kurssiemme hyödyt
Syväoppimisen kurssimme tarjoavat kattavaa, käytännönläheistä koulutusta alan uusimmista tekniikoista ja työkaluista. Saat käytännön kokemusta aidoista tietoaineistoista, kehität ongelmanratkaisu- ja teknisiä taitojasi ja valmistaudut edistyneisiin teknologia-alan urapolkuihin.
Uramahdollisuudet syväoppimisen kurssien jälkeen
Syväoppimisen kurssiemme suorittaneet voivat työllistyä esimerkiksi data-analyytikoiksi, koneoppimisen insinööreiksi, tekoälytutkijoiksi tai syväoppimisen asiantuntijoiksi eri toimialoilla, kuten terveydenhuollossa tai autonomisissa ajoneuvoissa.
Syväoppimisen vaihtoehdot
Aloittelijoiden, jotka ovat kiinnostuneita syväoppimisesta, kannattaa aloittaa "Johdatus neuroverkkoihin" -kurssista, jotta he ymmärtävät peruskäsitteet ja sovellukset ennen siirtymistä vaativampiin opintoihin.
Todistustiedot
Suoritettuasi minkä tahansa syväoppimisen kurssin Codefinityllä saat todistuksen, joka vahvistaa osaamisesi ja sitoutumisesi oppimiseen sekä parantaa ansioluetteloasi. Todistus on arvostettu alan johtajien keskuudessa.
Mitä syväoppiminen on ja miksi se on tärkeää?
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa käytetään vähintään kolmen kerroksen neuroverkkoja. Se on tärkeää, koska se mahdollistaa ennakoivan analytiikan automatisoinnin ja on keskeinen teknologia tekoälyssä, edistäen esimerkiksi autonomisia ajoneuvoja ja kasvojentunnistusjärjestelmiä.
Mitkä ovat syväoppimisen kurssiemme hyödyt?
Syväoppimisen kursseille osallistumalla opit alan asiantuntijoilta, saat käytännön kokemusta huipputyökaluista ja pääset käsiksi ajantasaisiin opintosisältöihin. Kurssit on suunniteltu tarjoamaan syvällinen ymmärrys ja käytännön taidot, joita tarvitaan vaativien ongelmien ratkaisemiseen syväoppimisen avulla.
Mihin uramahdollisuuksiin syväoppimisen kurssi voi johtaa?
Syväoppimisen kurssin suorittamisen jälkeen voit hakeutua monipuolisiin ja kysyttyihin teknologia-alan tehtäviin, kuten tekoälytutkijaksi, autonomisten järjestelmien insinööriksi, syväoppimisanalyytikoksi tai tekoälysovellusten asiantuntijaksi terveydenhuollossa ja finanssialalla.
Mikä syväoppimisen kurssi sopii parhaiten aloittelijoille?
Aloittelijoille "Johdatus neuroverkkoihin" tarjoaa erinomaisen ja visuaalisesti havainnollistavan johdatuksen syväneuroverkkojen käsitteisiin. Se on ihanteellinen lähtökohta alaan tutustuville.
Kuinka valita sopiva syväoppimisen kurssi?
Sopivan syväoppimisen kurssin valinnassa arvioi nykyinen osaamistasosi ja oppimistavoitteesi. Jos olet kiinnostunut neuroverkkojen teknisistä perusteista ja käytännön sovelluksista, "Johdatus neuroverkkoihin" -kurssi on erinomainen valinta keskitasoisille oppijoille. Edistyneemmille suosittelemme "Johdatus TensorFlow'hun" ja "PyTorch Essentials" -kursseja, jotka tarjoavat syvällistä ja monipuolista opetusta.
Miksi kannattaa harkita syväoppimisen verkkokurssia yrityksessänne?
Verkkokurssin suorittaminen Codefinityllä tarjoaa joustavuutta opiskella omaan tahtiin ja aikatauluun, pääsyn ajantasaiseen sisältöön sekä asiantuntijoiden ja vertaisten tuen, mikä parantaa oppimiskokemusta.
Vinkkejä syväoppimisen kurssin menestyksekkääseen suorittamiseen
Sitoutuminen, säännöllinen harjoittelu, vuorovaikutus muiden oppijoiden kanssa, osallistuminen keskustelufoorumeihin ja opitun soveltaminen projekteissa. Realististen tavoitteiden asettaminen ja kurssiaikataulussa pysyminen maksimoivat oppimisen.
Mikä on syväoppimisen kurssien koulutuksen hinta?
Koulutuksen hinta riippuu tilauksen tyypistä ja kestosta. Tarkat ja ajantasaiset hinnat sekä mahdolliset alennukset löydät maksusivultamme.
Mitkä ovat keskeiset taidot syväoppimisessa menestymiseen?
Syväoppimisessa menestyminen edellyttää vahvaa matemaattista osaamista, ohjelmointitaitoja (erityisesti Pythonissa) sekä koneoppimisen perusteiden ymmärrystä. Analyyttinen ajattelu ja ongelmanratkaisukyky ovat myös tärkeitä.
Miten syväoppiminen vaikuttaa teknologia-alaan?
Syväoppiminen vaikuttaa merkittävästi teknologia-alaan mahdollistamalla entistä monimutkaisempien ja älykkäämpien järjestelmien kehittämisen. Se on keskeinen edistysaskel esimerkiksi puheentunnistuksessa, kieltenkäännöksessä ja kuvankäsittelyssä, jatkuvasti laajentaen koneiden mahdollisuuksia.
Miten aloittaa syväoppimisen opiskelu?
Aloita perusteista, jotka esittelevät neuroverkkojen toimintaa, ja etene vähitellen vaativampiin aiheisiin. Osallistu yhteisöprojekteihin ja seuraa alan uusinta tutkimusta ja kehitystä.
Voinko oppia syväoppimista itsenäisesti?
Kyllä, syväoppimista voi opiskella itsenäisesti lukuisten saatavilla olevien resurssien avulla. Rakenteelliset kurssit, kuten Codefinityn tarjoamat, tarjoavat kuitenkin kattavamman oppimispolun, asiantuntijaohjausta ja vertaistukea, joita voi olla vaikea saavuttaa itseopiskelussa.
Mitä he sanovat käyttäjämme
Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!
Valmiina aloittamaan?
ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
250+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
40+ hands-on Real-world projectsHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatUltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain
250+ korkealle arvosteltua kurssiaSuoritustodistuksetTekoälyavustaja kaikissa kursseissa40+ hands-on Real-world projectsHenkilökohtaiset opintopolutRajoittamattomat työtilatParhaat kurssit kategoriassa Syväoppiminen kategoria
1. | Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla |  4 tuntia |  25 luvut |
2. | Johdatus NLP:hen Pythonilla | 5 tuntia | 29 luvut |
3. | Johdanto TensorFlow'hun | 2 tuntia | 16 luvut |
4. | Rekursiiviset Neuroverkot Pythonilla | 3 tuntia | 22 luvut |
5. | Tietokonenäön Perusteet | 4 tuntia | 29 luvut |
1. Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla
Tuntia
Luvut2. Johdatus NLP:hen Pythonilla
TuntiaLuvut3. Johdanto TensorFlow'hun
TuntiaLuvut4. Rekursiiviset Neuroverkot Pythonilla
TuntiaLuvut5. Tietokonenäön Perusteet
TuntiaLuvutBlogin aiheeseen liittyvät aiheet
Artificial Intelligence
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Data Science
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
