Kurs i dyp læring
Velg et kurs som passer dine mål – fra grunnleggende til avanserte ferdigheter innen dyp læring.
5.0
Vurdert ut fra 3 anmeldelser.
33 LærlingerAllerede påmeldt
Tilegnede ferdigheter:
AI Transparency AwarenessActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvarlighet i KIApproximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationBayes’ teoremBegreper om datavernBehandling av tidsserier og sekvensielle dataBildebehandling med OpenCVBruk av RNN i NLP-oppgaver (sentimentanalyse)Bygging av pipelinesCatastrophic Forgetting AnalysisChain-of-thought promptingClassification 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 PreventionDataprosesseringDatatransformasjonDatavaskDeteksjon av uteliggereDiffusion Model TheoryDiffusjonsmodellerDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstakingEvaluering av promptsEvalueringsmetrikker for generativ KIExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFeature engineeringFeature-kodingFeature-seleksjonFeature-skaleringFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForbedring av promptsForståelse av RNN, LSTM og GRUFunksjoner og mengderGAN FundamentalsGAN-erGenerativ KIGeometric InterpretabilityGradientnedstigningGrenser og deriverteGrunnleggende KI-etikkGrunnleggende TensorFlowGrunnleggende prinsipper for prompt engineeringHelhetlig modellutvikling og evalueringHyperparameterjusteringImplementering av rekursive nettverk i PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputering av manglende verdierIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonvolusjonelle nevrale nettverkLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra for Deep LearningLineære transformasjonerLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMatrisedekomponeringMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMinimum-Norm SolutionsModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModelltrening og evalueringMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNaturlig språkbehandlingNaturlig språkprosesseringNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNevrale nettverkNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdeteksjonsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrinsipper for åpenhetPrompt-Based GeneralizationPyTorch-grunnleggendePython datastrukturerQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRammeverk for ansvarlig KIRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevissthetRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRettferdighets- og skjevhetsanalyseRisk Minimization TheoryRolle- og kontekstbasert promptingSampling StrategiesSannsynlighetsfordelingerSannsynlighetsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalyseStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistiske målStochastic Differential Equations (SDEs)Strukturert utformet outputSubword Tokenization AlgorithmsTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformereUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE-erVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVektorer og matriserVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
Vis merTa en kort quiz og kom nærmere dine mål!
80,000
Studentene har allerede fullført kursene med suksess og bruker ferdighetene sine i arbeidslivet
92%
Brukerne finner kursene våre nyttige
Kurs
Kurs
Bla gjennom Dyp læring kurs og prosjekter
4 timer
25 kapitler
5 timer 29 kapitler
2 timer 16 kapitler
3 timer 22 kapitler
4 timer 29 kapitler
4 timer 21 kapitler
3 timer 20 kapitler
1 time 12 kapitler
2 timer 9 kapitler
2 timer 9 kapitler
1 time 12 kapitler
2 timer 12 kapitler
Nivå
Leksjonstype
Teknologier
kurs
Introduction to Neural Networks with Python
4 timer 25 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
kurs
Introduction to NLP with Python
5 timer 29 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Natural Language Processing, Natural Language Handling
kurs
Introduction to TensorFlow
2 timer 16 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
kurs
Recurrent Neural Networks with Python
3 timer 22 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: 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
kurs
Computer Vision Essentials with Python
4 timer 29 kapitlerMiddelsnivå
Tilegnede ferdigheter: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
kurs
Deep Generative Models with Python
4 timer 21 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
kurs
PyTorch Essentials
3 timer 20 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
kurs
AI Ethics 101
1 time 12 kapitlerNybegynner
Tilegnede ferdigheter: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
kurs
Attention Mechanisms Theory
2 timer 9 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
kurs
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 timer 9 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
kurs
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 time 12 kapitlerNybegynner
Tilegnede ferdigheter: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
kurs
Diffusion Models and Generative Foundations
2 timer 12 kapitlerAvansert
Tilegnede ferdigheter: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Fordeler med Codefinity
KI-assistert læring
Omfavn fascinasjonen for teknologiske ferdigheter! Vår KI-assistent gir sanntidstilbakemelding, personlige hint og forklaringer på feil, slik at du kan lære med selvtillit.
Arbeidsområder
Med arbeidsområder kan du opprette og dele prosjekter direkte på plattformen vår. Vi har forberedt maler for din bekvemmelighet
Læringsspor
Ta kontroll over din karriereutvikling og start din vei mot å mestre de nyeste teknologiene
Reelle prosjekter
Reelle prosjekter løfter porteføljen din, og viser praktiske ferdigheter som imponerer potensielle arbeidsgivere
Hvorfor Codefinity skiller seg ut
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Codefinity
Videobaserte læringsplattformer
Videoinnhold
Nedlastbare materialer
Ansete sertifikater
Interaktivt læringsmiljø
Feilretting
AI-assistent
Tilgang til alt innhold med ett abonnement
KarrieremuligheterLær om de mest populære yrkene, gjennomsnittslønningene og selskapene som aktivt søker spesialister i dette feltet.
Dataforsker
Maskinlæringsingeniør
NLP-Ingeniør
AI-Konsulent
Deep Learning-Ingeniør
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årslønn
(Gjennomsnitt i USA)
Ansettende selskaper
*Kilde: Glassdoor
Utvalgt av studenter fra de fremragende skolene
Inkludert 30 av de 30 fremragende universitetene i USA.
Kurs i dyp læring: Nøkkelinformasjon og spørsmål
Introduksjon til dyp læring
Dyp læring er en underkategori av maskinlæring som fokuserer på nevrale nettverk med mange lag, noe som gjør det mulig for modeller å lære fra store datamengder. Kurs i dyp læring introduserer vanligvis deltakere for konsepter som bildegjenkjenning, naturlig språkprosessering (NLP) og generative modeller. Studentene lærer å arbeide med rammeverk som TensorFlow og PyTorch, og løser oppgaver innen bildesyntese, tekstgenerering og datadrevne beslutningsprosesser. Disse kursene er verdifulle for dem som ønsker å bygge kompetanse innen AI-drevne teknologier.
Fordeler med våre kurs i dyp læring
Våre kurs i dyp læring gir grundig, praktisk opplæring i de nyeste teknikkene og verktøyene som brukes i bransjen. Du får praktisk erfaring med virkelige datasett, forbedrer problemløsnings- og tekniske ferdigheter, og forbereder deg på avanserte karrierer innen teknologi.
Karrieremuligheter etter fullføring av kurs i dyp læring
Kandidater fra våre kurs i dyp læring kan forfølge karrierer som datavitere, maskinlæringsingeniører, AI-forskere eller spesialister innen dyp læring i bransjer som spenner fra helsevesen til autonome kjøretøy.
Alternativer innen dyp læring
Nybegynnere som er interessert i dyp læring bør starte med "Introduksjon til nevrale nettverk" for å forstå grunnleggende konsepter og anvendelser før de går videre til mer avanserte studier.
Informasjon om kursbevis
Etter å ha fullført et kurs i dyp læring hos Codefinity mottar du et kursbevis, som styrker CV-en din og er anerkjent av ledende aktører i bransjen som et bevis på dine ferdigheter og din læringsvilje.
Hva er dyp læring og hvorfor er det viktig?
Dyp læring er en underkategori av maskinlæring som bruker nevrale nettverk med tre eller flere lag. Det er viktig fordi det muliggjør automatisering av prediktiv analyse, og er en sentral teknologi innen AI som driver innovasjoner som autonome kjøretøy, ansiktsgjenkjenning og mer.
Hva er fordelene med å melde seg på våre kurs i dyp læring?
Ved å melde deg på våre kurs i dyp læring får du lære av bransjeeksperter, praktisk erfaring med avanserte verktøy, og tilgang til en læreplan som oppdateres med de nyeste teknologiske fremskrittene. Kursene gir en dyp forståelse og praktiske ferdigheter som er nødvendige for å løse komplekse problemer med dyp læring.
Hvilke karrieremuligheter kan jeg utforske etter å ha fullført et kurs i dyp læring?
Etter å ha fullført et kurs i dyp læring kan du utforske ulike etterspurte karriereveier innen teknologisektoren, inkludert roller som AI-forsker, ingeniør for autonome systemer, analytiker innen dyp læring, eller stillinger med fokus på AI-applikasjoner i helsevesen og finansielle tjenester.
Hvilket kurs i dyp læring passer best for nybegynnere?
For nybegynnere gir "Introduksjon til nevrale nettverk" en utmerket innføring i konseptene bak dype nevrale nettverk på en visuelt engasjerende måte. Dette er et ideelt startpunkt for dem som er nye i feltet.
Hvordan velge riktig kurs i dyp læring?
For å velge riktig kurs i dyp læring bør du vurdere ditt nåværende kunnskapsnivå og dine læringsmål. Dersom du er mest interessert i de tekniske grunnprinsippene og praktiske anvendelser av nevrale nettverk, er vårt kurs "Introduksjon til nevrale nettverk" på mellomnivå et godt valg. For dem som ønsker å fordype seg i avanserte maskinlæringsrammeverk, gir "Introduksjon til TensorFlow" og "PyTorch Essentials" en kompleks og detaljert gjennomgang som passer for viderekomne.
Hvorfor bør jeg vurdere å ta et nettbasert kurs i dyp læring hos deres selskap?
Å ta et nettbasert kurs i dyp læring hos Codefinity gir deg fleksibilitet til å lære i ditt eget tempo, tilgang til oppdatert innhold, og støtte fra et fellesskap av eksperter og medstudenter som styrker læringsopplevelsen.
Tips for å lykkes med kurs i dyp læring
Hold deg engasjert, øv regelmessig, delta i diskusjoner med andre deltakere, bruk forumene aktivt, og anvend det du lærer gjennom prosjekter. Sett realistiske mål og følg kursplanen for å få mest mulig utbytte av læringen.
Hva koster opplæringen for kurs i dyp læring?
Kostnaden for opplæringen avhenger av abonnementstype og varighet. For nøyaktig og detaljert prisinformasjon, samt eventuelle tilgjengelige rabatter, vennligst besøk vår betalingsside.
Hvilke nøkkelferdigheter kreves for å lykkes med dyp læring?
For å lykkes med dyp læring trenger du solide matematikkunnskaper, ferdigheter i programmering (spesielt i Python), og forståelse for maskinlæringskonsepter. Analytisk tenkning og problemløsning er også avgjørende.
Hvordan påvirker dyp læring teknologibransjen?
Dyp læring har stor betydning for teknologibransjen ved å muliggjøre utvikling av mer komplekse og intelligente systemer. Det er sentralt for fremskritt innen talegjenkjenning, språkomsetning og bildebehandling, og bidrar til å utvide grensene for hva maskiner kan oppnå.
Hvordan begynner jeg å studere dyp læring?
Start med grunnleggende kurs som introduserer deg for det grunnleggende om nevrale nettverk, og gå gradvis videre til mer avanserte emner. Delta i fellesprosjekter og hold deg oppdatert på den nyeste forskningen og utviklingen.
Kan jeg lære dyp læring på egenhånd?
Ja, med mange tilgjengelige ressurser kan du begynne å lære dyp læring på egenhånd. Likevel kan strukturerte kurs som de hos Codefinity gi en mer helhetlig læringsvei, ekspertveiledning og støtte fra medstudenter, noe som kan være vanskelig å oppnå ved selvstudium.
Hva Våre Brukere Sier
Bli med 1.5+ millioner utvikler AI- og datakunnskaper hos Codefinity
Klar til å starte?
ProBeste introduksjonstilbud$12 /månedFakturert årlig
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs
40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderUltimateAlt du trenger for å styrke karrieren din$25 /månedFakturert årlig
250+ topprangerte kursFullføringssertifikaterKI-assistent i alle kurs40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studieløpUbegrensede arbeidsområderToppkurs i Dyp læring kategori
1. | Introduksjon til nevrale nettverk med Python |  4 timer |  25 kapitler |
2. | Introduksjon til NLP med Python | 5 timer | 29 kapitler |
3. | Introduksjon til TensorFlow | 2 timer | 16 kapitler |
4. | Rekursive Nevrale Nettverk med Python | 3 timer | 22 kapitler |
5. | Grunnleggende Datamaskinsyn | 4 timer | 29 kapitler |
1. Introduksjon til nevrale nettverk med Python
Timer
Kapitler2. Introduksjon til NLP med Python
TimerKapitler3. Introduksjon til TensorFlow
TimerKapitler4. Rekursive Nevrale Nettverk med Python
TimerKapitler5. Grunnleggende Datamaskinsyn
TimerKapitlerRelaterte emner på bloggen
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
