Рекуррентные нейронные сети теперь используются в бизнесе из-за огромных возможностей, которые они открывают.
Искусственные нейронные сети широко используются компаниями, чтобы дать руководителям возможность решать самые сложные проблемы в реальных жизненных ситуациях. Эти модели нейронных сетей обучаются и моделируются для изучения взаимосвязей между входными и выходными данными, которые являются нелинейными и сложными. Бизнес-лидеры обычно используют нейронные сети для выявления кредитных карт и обнаружения мошенничества, оптимизации логистики для транспортных сетей, медицинской диагностики и диагностики заболеваний, целевого маркетинга, обучения роботизированных систем управления и ряда других подобных функций. Теперь лидеров также недавно привлекло новое крыло нейронных сетей, известное как рекуррентные нейронные сети. Рекуррентные нейронные сети — это тип нейронной сети, в которой результаты предыдущего шага интегрируются в текущий шаг. Эта отрасль технологий достаточно новая и пользуется повышенным спросом у крупных технологических компаний. Следовательно, все больше и больше технических соискателей желают изучить это и выбрать это как возможность карьерного роста. Вот некоторые из лучших повторяющихся курсов по нейронным сетям, которые вы можете выбрать для изучения в 2022 году.
Глубокое обучение: рекуррентные нейронные сети в Python
Предложено: Удеми
С помощью этого курса кандидаты смогут научиться применять RNN для прогнозирования временных рядов и классификации изображений. Они также поймут и узнают об основных рекуррентных единицах, таких как GRU и LSTM, и поймут, как смягчить проблему исчезающего градиента.
Глубокое обучение AZ: практические искусственные нейронные сети
Предложено: Удеми
Этот курс позволит участникам понять интуицию, стоящую за искусственной нейронной сетью, а также о рекуррентных нейронных сетях. Они также поймут интуицию, лежащую в основе автоэнкодеров, и применят рекуррентные нейронные сети и самоорганизующиеся карты на практике.
Простая рекуррентная нейронная сеть с Keras
Предлагает: Курсера
В этом практическом проекте кандидаты будут использовать Keras с TensorFlow в качестве серверной части для создания рекуррентной модели нейронной сети и обучения ее обучению выполнять сложение простых уравнений, заданных в строковом формате. Они также научатся создавать синтетические данные для задач. К концу этого двухчасового проекта участники создадут, обучат и оценят модели последовательностей RNN в Keras.
Основы CNN и RNN
Предложено: Coursera в партнерстве с Университетом Сонгюнкван.
Этот курс охватывает фундаментальные концепции сверточных нейронных сетей (CNN) и рекуррентных нейронных сетей (RNN), которые широко используются в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка. Цель этого курса — дать учащимся базовое представление о CNN и RNN. На протяжении этого курса участники получат навыки, необходимые для компьютерного зрения и обработки естественного языка.
Создание моделей глубокого обучения с помощью TensorFlow
Предложено: Coursera в партнерстве с IBM
После завершения этого курса учащиеся смогут объяснить основные концепции TensorFlow, такие как основные функции, операции и конвейеры выполнения. Они смогут описать, как TensorFlow можно использовать для подгонки кривых, регрессии, классификации и минимизации функций ошибок, а также понять различные типы глубоких архитектур, таких как сверточные сети, рекуррентные сети и автоэнкодеры.
Основы искусственного интеллекта: нейронные сети
Предложено: LinkedIn Learning
В этом курсе инструктор Дуг Роуз представляет обзор искусственных нейронных сетей, объясняя, что они из себя представляют и как их можно использовать для решения ряда задач машинного обучения. Затем участники автоматически откроют для себя различные способы использования этой технологии, чтобы делать новые захватывающие вещи для своих индивидуальных проектов или предприятий.
Глубокие нейронные сети с PyTorch
Предложено: Coursera в партнерстве с IBM
Курс научит участников разрабатывать модели глубокого обучения с использованием Pytorch. Курс начнется с тензоров Pytorch и пакета автоматического дифференцирования. Затем в каждом разделе будут рассмотрены различные модели, начиная с таких основ, как линейная регрессия и логистическая/softmax-регрессия.
Языковое моделирование с рекуррентными нейронными сетями в TensorFlow
Предложено: Pluralsight
Если вы работаете с текстовыми данными с помощью нейронных сетей, RNN — естественный выбор для последовательностей. Этот курс работает с проблемами языкового моделирования с использованием RNNS — оптического распознавания символов или OCR и генерации текста с использованием прогнозирования символов. После окончания этого курса участники узнают, как эффективно использовать нейронные сети и на практике решать сложные бизнес-задачи.
Модель рекуррентной нейронной сети
Предлагает: Курсера
К концу этого курса участники смогут создавать и обучать рекуррентные нейронные сети (RNN) и часто используемые варианты, такие как GRU и LSTM, применять RNN к моделированию языка на уровне символов, приобретать опыт обработки естественного языка и слов. встраивания, а также использовать токенизаторы обнимающих лиц и модели трансформеров для решения различных задач NLP, таких как NER и ответы на вопросы.
Рекуррентные нейронные сети и настройка TensorFlow
Предлагает: Элисон Этот бесплатный онлайн-курс по рекуррентным нейронным сетям и настройке TensorFlow будет особенно полезен для технологических компаний и компьютерных инженеров. Он познакомит участников с рекуррентными нейронными сетями (RNN) и архитектурами рекуррентных нейронных сетей. Учащиеся также познакомятся с настройкой TensorFlow, настройкой последовательного API Tensorflow Keras, а также изучат стратегии масштабирования для моделей TensorFlow.
Сообщение «10 лучших курсов по повторяющимся нейронным сетям, которые нужно пройти в 2022 году» впервые появилось на .
