EITC/AI/ADL高级深度学习是基于Google DeepMind的人工智能高级深度学习方法的欧洲IT认证计划。
EITC/AI/ADL高级深度学习的课程从以下结构中组织的Google DeepMind角度着重于高级深度学习技术的理论方面和实践技能,其中包括全面的视频教学内容,作为此EITC认证的参考。
深度学习(也称为深度结构化学习)是基于带有表示学习的人工神经网络的更广泛的机器学习方法系列的一部分。 学习可以是有监督的,半监督的或无监督的。 诸如深度神经网络,深度信念网络,递归神经网络和卷积神经网络之类的深度学习架构已应用于计算机视觉,机器视觉,语音识别,自然语言处理,音频识别,社交网络过滤,机器翻译,生物信息学等领域,药物设计,医学图像分析,材料检查和棋盘游戏程序,它们产生的结果可与人类专家的表现相媲美,甚至在某些情况下甚至超过了人类专家的表现。
人工神经网络(ANN)受到生物系统中信息处理和分布式通信节点的启发。 深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。 早期的工作表明,线性感知器不能成为通用分类器,然后具有非多项式激活函数且具有一个无界宽度的隐藏层的网络可以这样。 深度学习是一种现代变体,它涉及无限大小的无限制层数,这允许实际应用和优化实现,同时在温和条件下保留理论通用性。 在深度学习中,出于效率,可训练性和易理解性的考虑,还允许各层是异类的,并且与生物学告知的连接主义者模型大相径庭,因此是“结构化”部分。
要详细了解认证课程,您可以扩展和分析下表。
EITC/AI/ADL 高级深度学习认证课程以视频形式引用了开放获取的教学材料。 学习过程分为逐步结构(课程 -> 课程 -> 主题),涵盖相关课程部分。 还提供与领域专家的无限咨询。
有关认证程序检查的详细信息 运行流程.
下载 EITC/AI/ADL 高级深度学习项目的完整离线自学准备材料(PDF 文件)
认证计划课程
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介绍
1主题
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先进的计算机视觉
2主题
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递归神经网络
1主题
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自然语言处理
1主题
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注意和记忆
1主题
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生成对抗网络
1主题
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先进的生成模型
1主题
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负责任的创新
1主题
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