[Udemy] beginner to advanced - machine learning and neural networks

[Udemy] beginner to advanced - machine learning and neural networks

От Начинающего до продвинутого - машинное обучение и нейронные сети

1. Что такое машинное обучение / ai (искусственный интеллект)?
2. Как применять и учиться машинное обучение на практике?
3. Что такое нейронные сети?
4. Что такое глубокое обучение?
5. Какие существуют нейронные сети?
6. Что такое многослойные персептроны, что такое сверточные нейронные сети? Как работают cnns?
7. Что такое рекуррентные нейронные сети (rnn), какие длинные краткосрочные нейронные сети (lstm) и как работают?

Если вам нужны ответы на один или несколько из этих вопросов, вы попали в нужное место!

Машиноведение и нейронные сети - самая горячая тема. Самостоятельные автомобили, распознавание образов, электронная торговля, прогнозирование поведения клиентов, прогнозы на фондовом рынке, вы называете это!

Google, Facebook, Tesla, Amazon, Alibaba, ... все великие компании работают над этой темой.

Машинное обучение и нейронные сети повсюду и определят мир завтрашнего дня. Из-за этого мы все должны ознакомиться с этой темой. Если мы это сделаем, мы создадим огромные возможности и заложим основу для светлого будущего.

Особенно, как новичок, трудно попасть в машинное обучение и нейронные сети, и есть много вопросов, которые нужно задать. Из-за этого я создал этот новый курс по глубине, чтобы помочь вам начать работу и оснастить вас всеми знаниями, которые вам требуются, от новичка до продвинутого. Этот курс предоставляет вам более 10 часов высоко ценного контента. Вместе мы обращаемся к теории, а также применяем эту информацию на практике, потому что только применяемые знания являются реальным знанием.

Вместе мы будем применять на практике различные алгоритмы машинного обучения и глубокие обучающие нейронные сети. Все остальные ресурсы, которые вам нужны, могут быть приобретены бесплатно и будут показаны в начале couse.

По окончании курса вы приобрели прочную основу, которую вы могли бы использовать в своей будущей карьере.