Курси з глибокого навчання
Оберіть курс, що відповідає вашим цілям — від основ до поглиблених навичок у глибокому навчанні.
5.0
Оцінено на основі 3 відгуків.
33 УчніВже зареєстровані
Отримані навички:
AI Transparency AwarenessActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Approximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationCatastrophic Forgetting AnalysisChain-of-Thought промптингClassification 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 PreventionDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFew-Shot промптингFine-tuning Pre-trained ModelsGANGAN FundamentalsGeometric InterpretabilityImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra for Deep LearningLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMinimum-Norm SolutionsModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrompt-Based GeneralizationQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Retrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheorySampling StrategiesScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Subword 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 UnderstandingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsІмпутація пропущених значеньІнтегралиАналіз рядівАналіз справедливості та упередженостіВдосконалення промптівВектори та матриціВиявлення викидівВідбір ознакВідповідальність у ШІГенеративний ШІГрадієнтний спускГраниці та похідніДифузійні моделіЕтичне прийняття рішеньЗастосування RNN до задач NLP (аналіз сентименту)Згорткові нейронні мережіЙмовірнісні розподілиКодування ознакКонцепції приватності данихЛінійні перетворенняМасштабування ознакМашинне навчання з scikit-learnМетрики оцінювання для генеративного ШІНавчання та оцінювання моделейНалаштування гіперпараметрівНейронні мережіОбробка зображень з OpenCVОбробка природної мовиОбробка часових рядів і послідовних данихОбізнаність щодо регулюванняОснови PyTorchОснови TensorFlowОснови етики ШІОснови промпт-інжинірингуОцінювання промптівОчищення данихПобудова конвеєрівПовний цикл розробки та оцінювання моделейПопередня обробка данихПравила ймовірностіПринципи прозоростіПромптинг із зазначенням ролі та контекстуПідходи до виявлення об'єктівРамки відповідального ШІРеалізація рекурентних мереж у PyTorchРозклад матрицьРозуміння RNN, LSTM і GRUСтатистичні міриСтворення ознакСтруктури даних PythonСтруктурований дизайн вихідних данихТеорема БайєсаТрансформація данихТрансформериФункції та множини
Показати більшеПройдіть короткий тест і наблизьтеся до своїх цілей!
80,000
Студенти вже успішно завершили курси та застосовують свої навички на робочому місці
92%
Користувачі вважають наші курси корисними
Курси
Курси
Перегляд Глибоке навчання курси та проекти
4 годин
25 розділів
5 годин 29 розділів
2 годин 16 розділів
3 годин 22 розділів
4 годин 29 розділів
4 годин 21 розділів
3 годин 20 розділів
1 година 12 розділів
2 годин 9 розділів
2 годин 9 розділів
1 година 12 розділів
2 годин 12 розділів
Рівень
Тип уроку
Технології
курс
Introduction to Neural Networks with Python
4 годин 25 розділівПросунутий
Набуті навички: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
курс
Introduction to NLP with Python
5 годин 29 розділівПросунутий
Набуті навички: Natural Language Processing, Natural Language Handling
курс
Introduction to TensorFlow
2 годин 16 розділівСередній
Набуті навички: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
курс
Recurrent Neural Networks with Python
3 годин 22 розділівСередній
Набуті навички: 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
курс
Computer Vision Essentials with Python
4 годин 29 розділівСередній
Набуті навички: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
курс
Deep Generative Models with Python
4 годин 21 розділівПросунутий
Набуті навички: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
курс
PyTorch Essentials
3 годин 20 розділівПросунутий
Набуті навички: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
курс
AI Ethics 101
1 година 12 розділівБазовий
Набуті навички: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
курс
Attention Mechanisms Theory
2 годин 9 розділівПросунутий
Набуті навички: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
курс
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 годин 9 розділівПросунутий
Набуті навички: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
курс
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 година 12 розділівБазовий
Набуті навички: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
курс
Diffusion Models and Generative Foundations
2 годин 12 розділівПросунутий
Набуті навички: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Переваги Codefinity
Навчання з підтримкою ШІ
Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.
Робочі простори
Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності
Навчальні треки
Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій
Проекти з реального світу
Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців
Чому Codefinity виділяється
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Кар'єрні можливостіДізнайтеся про найпопулярніші професії, середні зарплати та компанії, які активно шукають спеціалістів у цій галузі.
Дата-Сайентист
Інженер з Машинного Навчання
Інженер NLP
Консультант з Штучного Інтелекту
Інженер з Глибокого Навчання
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Річна зарплата
(Середнє в США)
Компанії, що наймають
*Джерело: Glassdoor
З нами навчаються студенти найкращих університетів світу
Включаючи 30 з топ-30 коледжів США
Курси з глибокого навчання: Ключова інформація та питання
Вступ до глибокого навчання
Глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, що зосереджена на нейронних мережах із багатьма шарами, що дозволяє моделям навчатися на великих обсягах даних. Курси з глибокого навчання зазвичай знайомлять слухачів із такими поняттями, як розпізнавання зображень, обробка природної мови (NLP) та генеративні моделі. Студенти навчаються працювати з фреймворками, такими як TensorFlow і PyTorch, та виконувати завдання, пов’язані із синтезом зображень, генерацією тексту та прийняттям рішень на основі даних. Такі курси цінні для тих, хто прагне здобути експертизу у технологіях на основі штучного інтелекту.
Переваги наших курсів з глибокого навчання
Наші курси з глибокого навчання забезпечують комплексне, практичне навчання сучасним технікам і інструментам, що використовуються в індустрії. Ви отримуєте практичний досвід роботи з реальними наборами даних, удосконалюючи свої навички вирішення задач і технічні компетенції для підготовки до кар’єри у сфері технологій.
Кар’єрні можливості після проходження курсів з глибокого навчання
Випускники наших курсів з глибокого навчання можуть працювати як дата-сайентісти, інженери машинного навчання, дослідники штучного інтелекту або спеціалісти з глибокого навчання в різних галузях — від охорони здоров’я до автономних транспортних засобів.
Варіанти глибокого навчання
Початківцям, які цікавляться глибоким навчанням, слід розпочати з курсу «Вступ до нейронних мереж», щоб зрозуміти базові концепції та застосування перед переходом до складніших тем.
Інформація про сертифікат
Після завершення будь-якого курсу з глибокого навчання на Codefinity ви отримуєте сертифікат про проходження, який підвищує вашу конкурентоспроможність у резюме та визнається лідерами індустрії як підтвердження ваших навичок і прагнення до навчання.
Що таке глибоке навчання і чому воно важливе?
Глибоке навчання — це підмножина машинного навчання, що використовує нейронні мережі з трьома і більше шарами. Воно важливе, оскільки дозволяє автоматизувати прогнозну аналітику, що робить його ключовою технологією в штучному інтелекті, яка забезпечує інновації, такі як автономні транспортні засоби, системи розпізнавання облич тощо.
Які переваги навчання на ваших курсах з глибокого навчання?
Записавшись на наші курси з глибокого навчання, ви навчаєтесь у експертів галузі, отримуєте практичний досвід роботи з сучасними інструментами та доступ до навчальної програми, що оновлюється відповідно до останніх технологічних досягнень. Курси розроблені для формування глибокого розуміння та практичних навичок, необхідних для вирішення складних задач за допомогою глибокого навчання.
Які кар’єрні можливості я можу розглядати після проходження курсу з глибокого навчання?
Після завершення курсу з глибокого навчання ви можете розглядати різноманітні затребувані кар’єрні шляхи у сфері технологій, зокрема посади дослідника штучного інтелекту, інженера автономних систем, аналітика з глибокого навчання або фахівця з AI-рішень у сфері охорони здоров’я та фінансових послуг.
Який курс з глибокого навчання найкраще підходить для початківців?
Для початківців курс «Вступ до нейронних мереж» є чудовим стартом для ознайомлення з концепціями глибоких нейронних мереж у наочній формі. Це ідеальний вибір для новачків у цій галузі.
Як обрати відповідний курс з глибокого навчання?
Щоб обрати відповідний курс з глибокого навчання, оцініть свій поточний рівень знань і навчальні цілі. Якщо вас більше цікавлять технічні основи та практичне застосування нейронних мереж, наш курс «Вступ до нейронних мереж» середнього рівня складності буде чудовим вибором. Для тих, хто прагне глибше вивчити складні фреймворки машинного навчання, курси «Вступ до TensorFlow» і «Основи PyTorch» пропонують комплексний і детальний розгляд для просунутих слухачів.
Чому варто розглянути онлайн-курс з глибокого навчання у вашій компанії?
Проходження онлайн-курсу з глибокого навчання на Codefinity дає змогу навчатися у зручному для вас темпі, отримувати доступ до найсучаснішого контенту та підтримку від спільноти експертів і однодумців, що підвищує якість навчання.
Поради для успішного завершення курсу з глибокого навчання
Залишайтеся мотивованими, регулярно практикуйтеся, спілкуйтеся з іншими слухачами, беріть участь у форумах і застосовуйте знання у проектах. Ставте реалістичні цілі та дотримуйтеся графіку курсу для максимального результату.
Яка вартість навчання на курсах з глибокого навчання?
Вартість навчання залежить від типу підписки та її тривалості. Для отримання точної та детальної інформації про ціни, а також про наявні знижки, відвідайте нашу сторінку оплати.
Які ключові навички потрібні для успіху в глибокому навчанні?
Для успіху в глибокому навчанні необхідні ґрунтовні математичні знання, володіння програмуванням (особливо Python) і розуміння концепцій машинного навчання. Також важливі аналітичне мислення та навички вирішення задач.
Як глибоке навчання впливає на технологічну індустрію?
Глибоке навчання суттєво впливає на технологічну індустрію, дозволяючи створювати складніші та інтелектуальніші системи. Воно є ключовим для розвитку таких напрямів, як розпізнавання мовлення, переклад мов і обробка зображень, постійно розширюючи межі можливостей машин.
Як почати вивчати глибоке навчання?
Почніть із базових курсів, які знайомлять із основами нейронних мереж, і поступово переходьте до складніших тем. Долучайтеся до спільних проектів і слідкуйте за останніми дослідженнями та розробками.
Чи можу я вивчати глибоке навчання самостійно?
Так, завдяки великій кількості доступних ресурсів ви можете почати вивчати глибоке навчання самостійно. Однак структуровані курси, такі як на Codefinity, забезпечують більш комплексний шлях навчання, експертний супровід і підтримку однодумців, що може бути складно реалізувати при самостійному навчанні.
Що говорять наші користувачі
Приєднатися 1,5+ мільйона покращують навички в AI та даних на Codefinity
Готові почати?
ProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториТоп курси в Глибоке навчання категорії
1. | Вступ до нейронних мереж з Python |  4 годин |  25 розділів |
2. | Вступ до NLP з Python | 5 годин | 29 розділів |
3. | Вступ до TensorFlow | 2 годин | 16 розділів |
4. | Рекурентні нейронні мережі з Python | 3 годин | 22 розділів |
5. | Основи Комп'ютерного Зору | 4 годин | 29 розділів |
1. Вступ до нейронних мереж з Python
Годин
Розділів2. Вступ до NLP з Python
ГодинРозділів3. Вступ до TensorFlow
ГодинРозділів4. Рекурентні нейронні мережі з Python
ГодинРозділів5. Основи Комп'ютерного Зору
ГодинРозділівСхожі теми в блозі
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
