Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Syväoppiminen verkkokurssit todistuksella
Syväoppiminen

Syväoppimisen kurssit

Valitse tavoitteisiisi sopiva kurssi – perusteista syvällisiin taitoihin syväoppimisessa.
4.4
Arvioitu perustuen 64 arvostelut.
1,381 Oppijat
Jo ilmoittautunut
Hankitut taidot:
AI Transparency AwarenessAdversarial Training ConceptsAikasarjojen ja jaksollisen datan käsittelyAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Attention Mechanisms TheoryBayesin kaavaChain-of-thought-kehotteiden hyödyntäminenClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Cross-validation techniquesData Leakage PreventionDatan esikäsittelyDatan muuntaminenDatan puhdistusDiffusion Model TheoryDiffuusiomallitDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsEettinen päätöksentekoEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsFeature ScalingFew-shot-kehotteiden käyttöFine-tuning Pre-trained ModelsFunktiot ja joukko-oppiGAN FundamentalsGAN:tGeneratiivinen tekoälyGeneratiivisen tekoälyn arviointimittaritGradienttimenetelmäHyperparametrien viritysInformation-Theoretic LossesIntegraalitIsolation Forest ImplementationKehotteiden arviointiKehotteiden hienosäätöKolmogorov–Smirnov TestKoneoppiminen scikit-learnillaKonvoluutiohermoverkotKuvankäsittely OpenCV:lläLineaariset muunnoksetLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLuonnollisen kielen hallintaLuonnollisen kielen käsittelyLäpinäkyvyyden periaatteetMallien kehitys ja arviointi päästä päähänMallin koulutus ja arviointiMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMatriisin hajotelmatMean-CenteringModel-Based Drift DetectionMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNeuroverkotNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektintunnistusmenetelmätOikeudenmukaisuuden ja puolueellisuuden analyysiOminaisuuksien koodausOminaisuuksien rakentaminenOminaisuuksien skaalausOminaisuuksien valintaOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsPoikkeamien tunnistusPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrompt engineeringin perusteetPutkien rakentaminenPuuttuvien arvojen imputointiPyTorchin perusteetPythonin tietorakenteetRNN-, LSTM- ja GRU-verkkojen ymmärtäminenRNN-verkkojen soveltaminen NLP-tehtäviin (sentimenttianalyysi)Rajat ja derivaatatRakenteisen ulostulon suunnitteluRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Rekursiivisten verkkojen toteutus PyTorchillaRisk Minimization TheoryRooli- ja kontekstipohjainen kehotteiden suunnitteluSarjojen analyysiScore MatchingSelf-Attention IntuitionStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)SääntelytietoisuusTekoälyn etiikan perusteetTensorFlow-perusteetTietosuojan käsitteetTilastolliset tunnusluvutTodennäköisyysjakaumatTodennäköisyyssäännötTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture UnderstandingTransformeritUnderstanding GAN VariantsVAE:tVariational Inference & ELBOVastuu tekoälyssäVastuullisen tekoälyn viitekehyksetVektorit ja matriisitWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
Näytä lisää
Tee lyhyt tietovisa ja lähesty tavoitteitasi!

80,000
Opiskelijat ovat jo menestyksekkäästi suorittaneet kurssit ja käyttävät taitojaan työpaikalla
92%
Käyttäjät kokevat kurssimme hyödyllisiksi
Kurssit
Kurssit
Edut
Miksi Codefinity
Uramahdollisuudet
Usein kysytyt kysymykset
Aiheeseen liittyvät
Arvostelut
Hinnoittelu
Parhaat kurssit
Kurssit
Kurssit
Edut
Miksi Codefinity
Uramahdollisuudet
Usein kysytyt kysymykset
Aiheeseen liittyvät
Arvostelut
Hinnoittelu
Parhaat kurssit
Selaa Syväoppiminen kurssit ja projektit
Taso
Oppitunnin tyyppi
Teknologiat

kurssi

Introduction to Neural Networks with Python

Introduction to Neural Networks with Python

description 4 tuntia
description 25 luvut

Edistynyt

7 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

kurssi

Introduction to NLP with Python

Introduction to NLP with Python

description 5 tuntia
description 29 luvut

Edistynyt

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Natural Language Processing, Natural Language Handling

kurssi

Introduction to TensorFlow

Introduction to TensorFlow

description 2 tuntia
description 16 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

kurssi

Recurrent Neural Networks with Python

Recurrent Neural Networks with Python

description 3 tuntia
description 22 luvut

Keskitaso

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: 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

kurssi

Mathematics for Data Science with Python

Mathematics for Data Science with Python

description 5 tuntia
description 51 luvut

Aloittelija

14 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

kurssi

Prompt Engineering Basics

Prompt Engineering Basics

description 1 tunti
description 9 luvut

Aloittelija

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation

kurssi

PyTorch Essentials

PyTorch Essentials

description 3 tuntia
description 20 luvut

Edistynyt

4 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation

kurssi

Computer Vision Essentials with Python

Computer Vision Essentials with Python

description 4 tuntia
description 29 luvut

Keskitaso

2 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches

kurssi

Loss Functions in Machine Learning

Loss Functions in Machine Learning

description 2 tuntia
description 15 luvut

Keskitaso

Opitut taidot: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

kurssi

AI Ethics 101

AI Ethics 101

description 1 tunti
description 12 luvut

Aloittelija

Opitut taidot: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness

kurssi

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

description 1 tunti
description 12 luvut

Aloittelija

3 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

kurssi

Explainable AI (XAI) Basics

Explainable AI (XAI) Basics

description 1 tunti
description 15 luvut

Aloittelija

1 OPISKELEE NYT

Opitut taidot: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

Codefinityn edut
Tekoälyavusteinen oppiminen

Omaksu teknologiaosaamisen kiehtovuus! Tekoälyavustajamme antaa reaaliaikaista palautetta, henkilökohtaisia vinkkejä ja virheiden selityksiä, jotta opit luottavaisin mielin.

Työtilat

Työtilojen avulla voit luoda ja jakaa projekteja suoraan alustallamme. Olemme valmiiksi suunnitelleet mallit sinun helpottamiseksi.

Oppimispolut

Ota hallintaasi urakehityksesi ja aloita matkasi uusimpien teknologioiden hallintaan

Todelliset projektit

Todelliset projektit kohottavat portfoliotasi, esitellen käytännön taitoja, joilla vakuutat työnantajat.

AI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted LearningAI-Assisted Learning
Miksi Codefinity erottuu
Videomateriaali
Ladattavat materiaalit
Arvostetut todistukset
Interaktiivinen oppimisympäristö
Virheiden korjaus
Tekoälyavustaja
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
Codefinity
yes
yes
yes
yes
yes
yes
yes
Videoihin perustuvat oppimisalustat
yes
yes
yes
no
no
no
no
Codefinity
Videoihin perustuvat oppimisalustat
Videomateriaali
yesyes
Ladattavat materiaalit
yesyes
Arvostetut todistukset
yesyes
Interaktiivinen oppimisympäristö
yesno
Virheiden korjaus
yesno
Tekoälyavustaja
yesno
Pääsy kaikkeen sisältöön yhdellä tilauksella
yesno
UramahdollisuudetTutustu suosituimpiin ammatteihin, keskipalkkoihin ja yrityksiin, jotka aktiivisesti etsivät alan asiantuntijoita.
Datanomi
Koneoppimisen Insinööri
NLP-Insinööri
AI-Konsultti
Syväoppimisinsinööri
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Vuosipalkka
(Keskiarvo Yhdysvalloissa)
Epic!
Roku
Meta
Airbnb
Dropbox
X
Työnantajat
*Lähde: Glassdoor
Opiskelijoiden valitsema parhaista kouluista
Sisältäen 30:sta yhdysvaltojen 30 parasta korkeakoulua
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
brown
carnegie
rochester
california
connecticut
massachusetts
city-new-york
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
brown
carnegie
rochester
california
connecticut
massachusetts
city-new-york
virginia
texas
michigan
duke
berkeley
yale
mit
florida
illinois
colorado
indiana
new-york
cornell
columbia
notre-dame
florida
illinois
colorado
indiana
florida
illinois
colorado
indiana
new-york
cornell
columbia
notre-dame
florida
illinois
colorado
indiana

Syväoppimisen kurssit: Keskeistä tietoa ja kysymyksiä

Johdatus syväoppimiseen
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, joka keskittyy monikerroksisiin neuroverkkoihin ja mahdollistaa mallien oppimisen suurista tietomääristä. Syväoppimisen kurssit esittelevät yleensä aiheita kuten kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely (NLP) ja generatiiviset mallit. Opiskelijat oppivat käyttämään kehyksiä kuten TensorFlow ja PyTorch sekä ratkaisemaan tehtäviä, jotka liittyvät kuvan synteesiin, tekstin generointiin ja dataohjattuun päätöksentekoon. Nämä kurssit ovat arvokkaita niille, jotka haluavat kehittää osaamistaan tekoälyteknologioissa.
Syväoppimisen kurssiemme hyödyt
Syväoppimisen kurssimme tarjoavat kattavaa, käytännönläheistä koulutusta alan uusimmista tekniikoista ja työkaluista. Saat käytännön kokemusta aidoista tietoaineistoista, kehität ongelmanratkaisu- ja teknisiä taitojasi ja valmistaudut edistyneisiin teknologia-alan urapolkuihin.
Uramahdollisuudet syväoppimisen kurssien jälkeen
Syväoppimisen kurssiemme suorittaneet voivat työllistyä esimerkiksi data-analyytikoiksi, koneoppimisen insinööreiksi, tekoälytutkijoiksi tai syväoppimisen asiantuntijoiksi eri toimialoilla, kuten terveydenhuollossa tai autonomisissa ajoneuvoissa.
Syväoppimisen vaihtoehdot
Aloittelijoiden, jotka ovat kiinnostuneita syväoppimisesta, kannattaa aloittaa "Johdatus neuroverkkoihin" -kurssista, jotta he ymmärtävät peruskäsitteet ja sovellukset ennen siirtymistä vaativampiin opintoihin.
Todistustiedot
Suoritettuasi minkä tahansa syväoppimisen kurssin Codefinityllä saat todistuksen, joka vahvistaa osaamisesi ja sitoutumisesi oppimiseen sekä parantaa ansioluetteloasi. Todistus on arvostettu alan johtajien keskuudessa.
Mitä syväoppiminen on ja miksi se on tärkeää?
Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa käytetään vähintään kolmen kerroksen neuroverkkoja. Se on tärkeää, koska se mahdollistaa ennakoivan analytiikan automatisoinnin ja on keskeinen teknologia tekoälyssä, edistäen esimerkiksi autonomisia ajoneuvoja ja kasvojentunnistusjärjestelmiä.
Mitkä ovat syväoppimisen kurssiemme hyödyt?
Syväoppimisen kursseille osallistumalla opit alan asiantuntijoilta, saat käytännön kokemusta huipputyökaluista ja pääset käsiksi ajantasaisiin opintosisältöihin. Kurssit on suunniteltu tarjoamaan syvällinen ymmärrys ja käytännön taidot, joita tarvitaan vaativien ongelmien ratkaisemiseen syväoppimisen avulla.
Mihin uramahdollisuuksiin syväoppimisen kurssi voi johtaa?
Syväoppimisen kurssin suorittamisen jälkeen voit hakeutua monipuolisiin ja kysyttyihin teknologia-alan tehtäviin, kuten tekoälytutkijaksi, autonomisten järjestelmien insinööriksi, syväoppimisanalyytikoksi tai tekoälysovellusten asiantuntijaksi terveydenhuollossa ja finanssialalla.
Mikä syväoppimisen kurssi sopii parhaiten aloittelijoille?
Aloittelijoille "Johdatus neuroverkkoihin" tarjoaa erinomaisen ja visuaalisesti havainnollistavan johdatuksen syväneuroverkkojen käsitteisiin. Se on ihanteellinen lähtökohta alaan tutustuville.
Kuinka valita sopiva syväoppimisen kurssi?
Sopivan syväoppimisen kurssin valinnassa arvioi nykyinen osaamistasosi ja oppimistavoitteesi. Jos olet kiinnostunut neuroverkkojen teknisistä perusteista ja käytännön sovelluksista, "Johdatus neuroverkkoihin" -kurssi on erinomainen valinta keskitasoisille oppijoille. Edistyneemmille suosittelemme "Johdatus TensorFlow'hun" ja "PyTorch Essentials" -kursseja, jotka tarjoavat syvällistä ja monipuolista opetusta.
Miksi kannattaa harkita syväoppimisen verkkokurssia yrityksessänne?
Verkkokurssin suorittaminen Codefinityllä tarjoaa joustavuutta opiskella omaan tahtiin ja aikatauluun, pääsyn ajantasaiseen sisältöön sekä asiantuntijoiden ja vertaisten tuen, mikä parantaa oppimiskokemusta.
Vinkkejä syväoppimisen kurssin menestyksekkääseen suorittamiseen
Sitoutuminen, säännöllinen harjoittelu, vuorovaikutus muiden oppijoiden kanssa, osallistuminen keskustelufoorumeihin ja opitun soveltaminen projekteissa. Realististen tavoitteiden asettaminen ja kurssiaikataulussa pysyminen maksimoivat oppimisen.
Mikä on syväoppimisen kurssien koulutuksen hinta?
Koulutuksen hinta riippuu tilauksen tyypistä ja kestosta. Tarkat ja ajantasaiset hinnat sekä mahdolliset alennukset löydät maksusivultamme.
Mitkä ovat keskeiset taidot syväoppimisessa menestymiseen?
Syväoppimisessa menestyminen edellyttää vahvaa matemaattista osaamista, ohjelmointitaitoja (erityisesti Pythonissa) sekä koneoppimisen perusteiden ymmärrystä. Analyyttinen ajattelu ja ongelmanratkaisukyky ovat myös tärkeitä.
Miten syväoppiminen vaikuttaa teknologia-alaan?
Syväoppiminen vaikuttaa merkittävästi teknologia-alaan mahdollistamalla entistä monimutkaisempien ja älykkäämpien järjestelmien kehittämisen. Se on keskeinen edistysaskel esimerkiksi puheentunnistuksessa, kieltenkäännöksessä ja kuvankäsittelyssä, jatkuvasti laajentaen koneiden mahdollisuuksia.
Miten aloittaa syväoppimisen opiskelu?
Aloita perusteista, jotka esittelevät neuroverkkojen toimintaa, ja etene vähitellen vaativampiin aiheisiin. Osallistu yhteisöprojekteihin ja seuraa alan uusinta tutkimusta ja kehitystä.
Voinko oppia syväoppimista itsenäisesti?
Kyllä, syväoppimista voi opiskella itsenäisesti lukuisten saatavilla olevien resurssien avulla. Rakenteelliset kurssit, kuten Codefinityn tarjoamat, tarjoavat kuitenkin kattavamman oppimispolun, asiantuntijaohjausta ja vertaistukea, joita voi olla vaikea saavuttaa itseopiskelussa.
Mitä he sanovat käyttäjämme
Liity 1.5+ miljoona edistymässä tekoäly- ja datataidoissa Codefinityssä!
Valmiina aloittamaan?
ProParas aloitustarjous$12 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

benefit100+ korkealle arvosteltua kurssia
benefitSuoritustodistukset
benefitTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
benefit20+ käytännön todellista projektia
benefitHenkilökohtaiset opintopolut
benefitRajoittamattomat työtilat
UltimateKaikki mitä tarvitset urasi vauhdittamiseen$25 /kuukausiLaskutetaan vuosittain

benefit100+ korkealle arvosteltua kurssia
benefitSuoritustodistukset
benefitTekoälyavustaja kaikissa kursseissa
benefit20+ käytännön todellista projektia
benefitHenkilökohtaiset opintopolut
benefitRajoittamattomat työtilat
Parhaat kurssit kategoriassa Syväoppiminen kategoria
1.
Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla
aika4 tuntia
luvut25 luvut
2.
Johdatus NLP:hen Pythonilla
aika5 tuntia
luvut29 luvut
3.
Johdanto TensorFlow'hun
aika2 tuntia
luvut16 luvut
4.
Rekursiiviset Neuroverkot Pythonilla
aika3 tuntia
luvut22 luvut
5.
Matematiikka Data-analytiikalle
aika5 tuntia
luvut51 luvut
1. Johdatus Neuroverkkoihin Pythonilla
aikaTuntia
4
luvutLuvut
25
2. Johdatus NLP:hen Pythonilla
aikaTuntia
5
luvutLuvut
29
3. Johdanto TensorFlow'hun
aikaTuntia
2
luvutLuvut
16
4. Rekursiiviset Neuroverkot Pythonilla
aikaTuntia
3
luvutLuvut
22
5. Matematiikka Data-analytiikalle
aikaTuntia
5
luvutLuvut
51

Käytännön projektit

Seuraa meitä

trustpilot logo

Osoite

codefinity
Pahoittelemme, että jotain meni pieleen. Mitä tapahtui?
some-alt