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深度学习课程

Deep Learning 课程可以帮助您学习神经网络、卷积网络和 Neural Network,以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。您可以掌握模型训练、超参数调整和性能评估方面的技能,这些技能对于开发有效的 AI 解决方案至关重要。许多课程都会介绍 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,让您可以实现算法和优化模型,使您的学习体验与当前的行业实践密切相关。


热门 Deep Learning 课程和认证


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    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 大型语言模型, 生成式人工智能, 调试, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 自然语言处理, 人工智能, PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, 性能调整, MLOps(机器学习 Operator), 图像分析, 监督学习, 张力流, 数据驱动的决策制定

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    15万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    EDUCBA

    Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

    您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Data Processing, Computer Vision, Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Predictive Modeling, Google Cloud Platform, Development Environment

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 线性代数, 人工神经网络, 微积分, 人工智能, 监督学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Statistical Modeling, Artificial Intelligence, Geospatial Information and Technology, Machine Learning, Regression Analysis, Data Pipelines, Network Architecture, Network Model

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4106 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 预测建模, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, NumPy, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, 决策树学习, Jupyter, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.7万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习, 深度学习, 网络架构, 自然语言处理, 人工神经网络, 计算机视觉, 张力流, Keras(神经网络库), 网络模型, Machine Learning 方法, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2038 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 网络架构, 深度学习, 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 计算机视觉, 监督学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    77 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    卷积神经网络

    您将获得的技能: 深度学习, Algorithm, 数据处理, 人工神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 计算机视觉, 张力流, 图像分析

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch for Deep Learning

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Data Quality, Generative AI, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Software Visualization, Computer Vision, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Machine Learning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    32 条评论

    中级 · 专业证书 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Validation, Medical Imaging

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机编程, 深度学习, 预测建模, 贝叶斯统计, 数据处理, 人工神经网络, 计划发展, 自然语言处理, 数据管道, 应用机器学习, 无监督学习, Data Validation, 生成模型架构, Keras(神经网络库), Machine Learning 方法, 计算机视觉, 图像分析, 监督学习, 张力流

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    718 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 描述性统计, 机器学习, A/B 测试, 贝叶斯统计, 统计分析, 线性代数, 概率分布, 微积分, 统计推理, 数据转换, 数学建模, 概率与统计, 统计假设检验, NumPy, 概率, 应用数学, 降维, 抽样(统计), Machine Learning 方法, 数值分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3087 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

与 deep learning 相关的搜索

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deep learning for computer vision
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deep learning and reinforcement learning
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deep learning with keras and tensorflow
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deep learning for natural language processing
1234…553

总之,以下是 10 最受欢迎的 deep learning 课程

  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
  • 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • 卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 深度学习 的常见问题

深度学习是机器学习(ML)算法的一种强大应用,它仿照被称为人工神经网络(ANN)的生物信息处理系统。 机器学习是一种人工智能(AI)技术,它允许计算机自动从数据中学习,而无需明确的编程,深度学习利用多层相互连接的神经网络来产生更复杂的见解。

虽然计算机科学的这一领域还很新,但它已被用于越来越多的重要应用中。 深度学习擅长自动图像识别,也称为计算机视觉,可用于创建精确的面部识别系统和安全驾驶自动驾驶汽车。 这种方法也用于语音识别和自然语言处理(NLP)应用,使计算机能够通过语音指令与人类用户进行交互。

逻辑回归等机器学习算法以及 Tensorflow 和 Python 等常用编程语言是创建深度学习应用的关键。 这些编程语言因其灵活性和相对易用性而成为该领域教学的首选--考虑到深度学习与众多没有计算机科学背景的专业人士的相关性,这是一个重要的优先事项。 ‎

是的,Coursera 提供包括 Deep Learning 在内的多种主题的免费课程。虽然您可以通过审核课程免费获取大部分课程资料,但这并不包括分级作业或结业证书。对于那些希望获得证书以展示自己的学习成果或提升专业形象的人,Coursera 提供了购买课程的选项。此外,Coursera 还为符合条件的学习者提供免费试听或经济援助,让每个人都更容易获得证书。‎

当然,事实上,Coursera 是学习深度学习的最佳场所之一。 通过与 deeplearning.ai 和斯坦福大学合作,Coursera 提供由该领域的一些先锋思想家和教育家讲授的课程和专业课程。 您还可以通过谷歌云和英特尔等行业领导者提供的课程和专业课程进行学习,或获得 IBM 颁发的专业证书。指导项目还提供了一个机会,让您通过由经验丰富的讲师带领的实践教程,掌握深度学习的技能,从而自信地学习。 ‎

在学习深度学习之前,您可能需要具备的技能或经验包括手语阅读、音乐生成和自然语言处理(NLP)等,这些技能或经验可以帮助您更好地理解深度学习等高级概念。 如果您掌握了 Python 3 的知识,并了解一般机器学习算法和深度学习的基本概念,那么您可能具备学习本专业所需的技能。 在学习深度学习概念时,您可能还想了解概率论和统计学。 代数和微积分等基础数学也是深度学习的重要前提,因为它与机器学习和数据科学有关。 此外,如果您曾在技术或人工智能(AI)领域工作过,您可能拥有学习深度学习所需的经验。 ‎

最适合学习深度学习的类型是能够自如地处理统计、编程、高级微积分、高等代数和工程学的人。 深度学习让热衷于在人工智能领域工作的人受益匪浅,他们可以创建各种类型的深度学习网络,帮助机器执行人类功能。 一个最适合学习深度学习的人,其既得利益在于了解如何构建智能来运行无人驾驶汽车、移动设备、股票交易系统和机器人手术设备等一切。 深度学习有利于那些以计算机视觉、语音识别、NLP、音频识别、生物信息系统和医学图像分析等系统为工作目标的人。 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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