¿Qué es el aprendizaje profundo?
El campo de la inteligencia artificial es esencialmente cuando las máquinas pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Abarca el aprendizaje automático, donde las máquinas pueden aprender por experiencia y adquirir habilidades sin la participación humana. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales, algoritmos inspirados en el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos. De manera similar a cómo aprendemos de la experiencia, el algoritmo de aprendizaje profundo realizaría una tarea repetidamente, ajustándola un poco cada vez para mejorar el resultado. Nos referimos a ‘aprendizaje profundo’ porque las redes neuronales tienen varias capas (profundas) que permiten el aprendizaje. Casi cualquier problema que requiera «pensamiento» para resolverlo es un problema que el aprendizaje profundo puede aprender a resolver.
Estos son algunos de los mejores cursos de aprendizaje profundo que debe aprender en 2022 para impulsar su carrera en IA.
1. Grado de Deep Learning Nano (Udacity)
Quién puede tomar este curso: Esta certificación de aprendizaje profundo es mejor para los estudiantes que tienen un conocimiento práctico básico de la programación de Python. Sin embargo, el curso comienza con lecciones relativamente simples, por lo que ciertamente es posible aprender a programar de la mano con este curso. No se requieren conocimientos previos en aprendizaje profundo.
Conviértase en un experto en redes neuronales y aprenda a implementarlas utilizando el marco de aprendizaje profundo PyTorch. Cree redes convolucionales para el reconocimiento de imágenes, redes recurrentes para la generación de secuencias, redes antagónicas generativas para la generación de imágenes y aprenda a implementar modelos accesibles desde un sitio web.
2. Especialización en aprendizaje profundo (Coursera)
Quién puede aprender este curso: Este programa de certificación de aprendizaje profundo de Coursera es ideal para estudiantes que conocen programación básica de Python y álgebra. El conocimiento previo en aprendizaje profundo se considera beneficioso, pero no obligatorio.
Lo que aprenderá: este curso de aprendizaje profundo cubre varios temas en el campo de la IA y el aprendizaje profundo, como:
- Redes Neuronales (Convolucionales)
- Ajuste, regularización y optimización de hiperparámetros
- Estructuración de proyectos de aprendizaje profundo
- Modelado de secuencias (en el contexto del procesamiento del lenguaje natural)
Este curso en línea fue votado como el mejor curso de aprendizaje profundo por FloydHub, un centro para todo lo relacionado con la IA.
3. Guía completa de TensorFlow para aprendizaje profundo con Python (Udemy)
Quién puede tomar este curso: Cualquiera que quiera sumergirse en el sistema TensorFlow de Google puede beneficiarse al máximo de este curso. El contenido del curso es de carácter introductorio, por lo que no es obligatorio tener conocimientos previos en programación (aunque sí serán beneficiosos).
4. Deep Learning AZ: redes neuronales artificiales prácticas (Udemy)
Quién puede aprender este curso: Los estudiantes interesados en involucrarse en la codificación de sus propios algoritmos de aprendizaje profundo deben tomar este curso. Alternativamente, aquellos que buscan un programa que enseñe capacitación de aprendizaje profundo con PyTorch y TensorFlow encontrarán mucho que aprender en este curso. El material es de naturaleza relativamente básica, por lo que este curso podría considerarse apto para principiantes.
5. TensorFlow 101: Introducción al aprendizaje profundo (Udemy)
¿Listo para construir el futuro con redes neuronales profundas? Párese en el hombro de TensorFlow y Keras para el aprendizaje automático.
6. Aprendizaje profundo, por 3Blue1Brown (YouTube)
Quién puede aprender este curso: Este curso de aprendizaje profundo es diferente a todos los demás en esta lista. Es muy fácil de seguir, no requiere ningún conocimiento previo y es adecuado para cualquier persona interesada en el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
7. Aprendizaje profundo: redes neuronales recurrentes en Python (Udemy)
Quién puede tomar este curso: los ingenieros de datos que buscan obtener algo de experiencia con el aprendizaje profundo son los candidatos ideales para este curso. El curso requiere que tenga un conocimiento previo de los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje profundo junto con la experiencia con los modelos ocultos de Markov.
8. Aprendizaje profundo con Keras (Pluralsight)
Quién puede aprender este curso: este curso de aprendizaje profundo es de naturaleza básica, pero aún así es más adecuado para estudiantes que tienen algunas habilidades previas en programación (principalmente Python).
Lo que aprenderá: el objetivo principal de este programa de capacitación es enseñar a los estudiantes cómo usar la biblioteca de aprendizaje profundo de Keras. Keras es uno de los recursos más útiles para crear programas de aprendizaje profundo con Python, y esto hace que el curso de Jerry Kurata sea muy valioso para cualquiera que busque utilizar el aprendizaje profundo con el lenguaje de programación Python.
Aquí está el enlace para unirse a este curso: aprendizaje profundo con Keras
9. Introducción al aprendizaje profundo (Coursera)
Lo que aprenderá: este curso les enseña a los estudiantes los conceptos básicos de las redes neuronales, los tipos de datos en los que puede esperar usarlos y las aplicaciones que puede crear que usan estos procesos. Obtenga información sobre cómo sus algoritmos pueden generar contenido a partir del contexto y generar datos procesables a partir de entradas sin procesar. También brinda una explicación sucinta del papel del aprendizaje profundo en diferentes direcciones de la IA y muestra ejemplos básicos de cada uno.
10 Curso completo de aprendizaje profundo
Hay muchos cursos excelentes para aprender a entrenar redes neuronales profundas. Sin embargo, entrenar el modelo es solo una parte del envío de un proyecto de aprendizaje profundo. Este curso enseña aprendizaje profundo de producción full-stack:
- Formulación del problema y estimación del costo del proyecto.
- Búsqueda, limpieza, etiquetado y aumento de datos
- Elegir el marco y la infraestructura informática adecuados
- Formación en resolución de problemas y garantía de la reproducibilidad
- Implementación del modelo a escala
Este curso se enseñó originalmente como un campo de entrenamiento en persona en Berkeley de 2018 a 2019. También se enseñó como un curso PMP de Ciencias de la Computación de la Universidad de Washington en la primavera de 2020.
Aquí está el enlace para unirse a este curso: curso de aprendizaje profundo Full Stack.
11. Curso intensivo de aprendizaje profundo (aprendizaje de youtube)
En lugar de proporcionarles un conjunto completo de reglas, podríamos mostrarles algunos ejemplos para que puedan entender cómo funciona el mundo. Eso es lo que hace el aprendizaje automático.
En esta serie, aprenderemos los fundamentos del aprendizaje automático, con un enfoque en el aprendizaje profundo. Hablaremos sobre dónde encontrar datos, cómo construir modelos que puedan procesar datos y generar datos también.
12. Aprendizaje profundo práctico para codificadores por fast.ai
Este es el curso clásico de Jeremy Howard sobre aprendizaje profundo. Es otro instructor increíble en el campo del aprendizaje profundo junto con Andrew Ng de Coursera y Kirill Eremenko en Udemy.
La mejor parte de este curso es que está muy bien estructurado y avanza paso a paso, lo que ayuda a construir conceptos complejos de aprendizaje profundo y redes neuronales. También hay un libro con el mismo título que puedes comprar en Amazon.
Aquí está el enlace a su libro: Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD.
13. Creación de proyectos avanzados de aprendizaje profundo y PNL [Educative]
En este curso, no solo aprenderá conceptos avanzados de aprendizaje profundo, sino que también practicará la creación de algunos proyectos avanzados de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Al final, podrá utilizar algoritmos de aprendizaje profundo que se utilizan ampliamente en la industria.
14. Vídeos complementarios de Deep Learning Book
Una serie de videos complementarios de Deep Learning Book de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville.
También puede encontrar diapositivas de conferencias sobre aprendizaje profundo que acompañan a todos los capítulos de este libro. Actualmente ofrecemos diapositivas solo para algunos capítulos. Si usted es instructor de un curso y tiene sus propias diapositivas de conferencias que son relevantes, no dude en contactarnos si desea que sus diapositivas estén vinculadas o reflejadas desde este sitio.
15. Ciencia de datos: aprendizaje profundo y redes neuronales en Python (Udemy)
Este es otro increíble curso de capacitación en línea para aprender Deep learning. Este curso proporciona la visión MÁS profunda de la teoría de redes neuronales y cómo codificar una con Python puro y Tensorflow.
Si alguna vez quisiste un curso que te enseñe cómo crear tu propia red neuronal desde cero, entonces este es el curso al que debes unirte.
dieciséis. IA y aprendizaje profundo con certificación TensorFlow
El curso de aprendizaje profundo con certificación TensorFlow de Edureka está organizado con la ayuda de profesionales experimentados de la industria según los últimos requisitos y demandas. Este curso de certificación de aprendizaje profundo lo ayudará a dominar algoritmos populares como CNN, RCNN, RNN, LSTM, RBM utilizando el último paquete TensorFlow 2.0 en Python. En esta capacitación de aprendizaje profundo, trabajará en varios proyectos en tiempo real, como detección de emociones y género, subtítulos automáticos de imágenes con CNN y LSTM, y muchos más.
