2023年学习深度学习的9个最佳课程/资源
深度学习是机器学习的一个子集，它是一种神经网络，试图模仿人脑并使系统能够根据数据输入预测结果。
我们在汽车上使用深度学习进行先进驾驶，fraud detection在保险和银行欺诈方面使用它，并通过定向广告帮助我们产生更高的收入和推动业务增长。
过去，用户不得不适应计算机，而且体验不够个性化或感知。深度学习通过模拟某些音频和视频信息，使用户获得感知体验，并驱动各种使我们生活变得更轻松的应用程序。
深度学习有哪些应用场景？
谷歌搜索引擎使用它来创建识别算法，Netflix使用它来为不同用户生成推荐算法。
深度学习在各行各业中用于语音识别、图像识别、翻译、预测预测和分析等领域。让我们来看看那些受益于深度学习的前十个行业：
- 语音助手
- 翻译
- 欺诈预防
- 自动驾驶
- 保险索赔估算
- 健康风险预测
- 医学检测和分析
- 市场营销和推广
- 公关和reputation management
- 个性化广告
深度学习的职业与岗位
如果你是一个对深度学习感兴趣的爱好者，并想在深度学习领域有所发展，你可以考虑以下岗位：
- 数据工程师
- 数据科学家
- Data Analyst
- 研究分析师
- 软件开发人员
- NLP工程师
- 讲师
- 神经信息学家
- 生物信息学家
- 商业智能分析师
- 深度学习方案设计师
- 计算机视觉工程师
- 深度学习经理/团队负责人
现在，你已经知道深度学习是各行各业必备的技能，来看看可以帮助你提升并成为深度学习领域最好的课程。
Udemy的深度学习A-Z™
深度学习A-Z以其结构严谨、强大的项目、实践性的编码教程和课程支持而闻名。这使得它成为最受好评的课程之一，并得到全球企业的信赖。
这门课程包括22小时的视频、34篇文章、169个讲座和5个可下载资源，已经培养了348,565名学员。要参加这门课程，你需要精通高中数学，并具备基本的Python知识。
通过这门课程，你将有机会使用人工神经网络解决真实数据集的问题，使用卷积神经网络进行图像识别，并使用循环神经网络进行股票预测。当然，这还不是全部！
你还将学习如何使用自组织映射、Boltzmann机器和堆叠自编码器（深度学习中的全新技术）。这门课程还将使你能够使用重要的工具，如Tensorflow、Pytorch、Theano、Keras和Scikit-learn。
对深度学习的深入理解
另一门最受好评的深度学习课程教你如何使用Pytorch工具和实验科学方法来掌握深度学习。
这门课程包括57.5小时的视频教程、3篇文章和1个可下载资源，并附有完成证书。
你需要对深度学习有兴趣，并拥有一个谷歌帐号来开始学习这门课程。你将获得参与实时问答会议、大量练习和代码挑战以及8小时以上的Python教程的机会。
使用图形、空间和数字直观学习人工智能。可视化学习并掌握深入全面的项目。此课程非常适合对machine-learning感兴趣的人、有抱负的数据科学家以及愿意扩展技能库的数据科学家。
数据科学：深度学习
这门课程将教你如何使用纯Python和TensorFlow代码构建自己的第一个人工神经网络。通过89个讲座和12小时的视频教程，你将获得终身访问权限和完成证书。
要开始这门课程，你需要了解微积分导数、矩阵算术、概率，并且能够访问Python和Nymphy。
此外，建议你熟悉Lazy Programmer Inc的逻辑回归课程的内容。它涵盖了与交叉熵成本、梯度下降、神经元、XOR、donut相关的主题。
通过这门课程，你将学习如何使用谷歌的TensorFlow编写神经网络。你还将学习深度学习的工作原理以及重要术语，如“激活”、“反向传播”和“前馈”。
深度学习入门
如果你正在寻找一门教你使用Keras和TensorFlow构建和训练用于结构化数据的神经网络的课程，那么Intro to Deep Learning就是你需要的。你只需要4个小时就能完成这门课程！
这门课程是免费的，分为六个部分，每个部分都有一个练习和一个教程。讲师是Ryan Holbrook，他将帮助你为计算机视觉做好准备。
如果你已经熟悉“机器学习入门”课程，那么这门课程是你进一步学习的好课程。所以，如果你想知道这门课程到底会教你什么，请继续阅读。
你将从深度学习的基本构建块开始，并通过Keras和TensorFlow训练你的第一个神经网络。此外，学习过拟合和欠拟合以提高性能，并添加特殊层来稳定训练。
此外，学习二进制分类将深度学习应用于常见任务。通过这门课程，你还将获得额外的课程来应用你新学到的技能。
深度学习初学者教程
Simplilearn的初学者深度学习课程包含18个课程和2个小时的学习时间，属于中级水平。
这门课程涵盖了图像和视频处理技能。更详细地说，这门课程将教你什么是深度学习，它的许多应用是什么，什么是神经网络和不同的深度学习框架和算法，以及如何精通Python。
还有更多！你将学习关于TensorFlow、convolutional neural networks、循环神经网络（RNN）、GANs以及有关Keras的所有内容。
此外，你还将获得关于深度学习面试问题的独家见解。
深度学习，插图系列
I. Goodfellow、Yoshua Benigo和Aaron Courville的《深度学习》是13本书系列《自适应计算和机器学习系列》的一部分。
| 预览 | 产品 | 评分 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|
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Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) | $35.00 | Buy on Amazon |
如果你想知道为什么你应该尝试阅读这本书，特斯拉和SpaceX的首席执行官、OpenAI的联合主席埃隆·马斯克将这本书评价为唯一一本全面介绍深度学习的书籍。对于机器学习的学习者和爱好者来说，这本书讨论了广泛的主题。
除了概念背景外，还学习深度学习技术，如深层前馈网络、正则化、序列建模和实用方法。
你将获得关于自然语言处理、语音识别、生物信息学和视频游戏等应用的实践观点。
然而，如果你正在寻找关于蒙特卡洛方法、分区函数、近似推断和深度生成模型等理论主题的信息。那么，这本书将以其广泛而可扩展的描述给你留下深刻的印象。
深度学习Python实战
弗朗索瓦·肖莱的《深度学习Python实战》是一个从Keras创始人那里掌握深度学习技能的机会。
| 预览 | 产品 | 评分 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|
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Deep Learning with Python, Second Edition | $39.63 | Buy on Amazon |
这本504页的读物适合具有基本Python理解的中级读者。这本书将教你如何进行图像分类和图像分割、时间序列预测、文本分类和机器学习、文本生成、神经风格转移和图像生成等。
当你购买这本书时，你还将获得不同格式的免费电子书。深入了解Keras在实际情况下的工作方式，并获得适合初学者、中级学习者和专家的见解！
深度学习：视觉方法
由Andrew Glassner编写，《深度学习：视觉方法》是一本插图版，教你如何解决深度学习问题，无需复杂的数学知识。它具有足够的概念和视觉解释，引导你进入深度学习的核心。
| 预览 | 产品 | 评级 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|
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Deep Learning: A Visual Approach | $69.99 | Buy on Amazon |
无需方程式或编程，你将能够掌握如何使用文本生成器创建文章和故事。
不仅如此，你还将了解图像分类系统如何识别对象或主题，如何将机器学习技术与人工智能配合使用等等。
准备好构建帮助我们展望人工智能未来并迈出正确步伐的智能系统吧。
Edureka的深度学习完整课程
如果你正在寻找一个视觉资源，帮助你深入了解人工智能、深度学习和Tensorflow等内部工作原理，请考虑Edureka的深度学习课程。
在不超过6小时的时间内，你将能够掌握如何与人工智能和机器学习密切协作应用深度学习技术。
不仅如此，从实际应用（speech recognition、图像识别、自动翻译）到机器学习的三种类型（强化学习、监督学习、无监督学习），你将了解所有相关知识。
你将学习复杂的技术，如感知器学习算法（单一和多个）及其用例，以及TensorFlow代码基础和示例。此外，掌握前8个深度学习框架、人工神经网络以及受限玻尔兹曼机的工作原理。
此外，还学会了如何使用TensorFlow创建模型和聊天机器人，在目标检测上进行工作，并了解自然语言处理（NLP）背后的框架。这还不是全部！
这个6小时的课程还将帮助你为未来的工作或项目准备与深度学习相关的面试问题。祝你好运！
几小时掌握深度学习
深度学习的掌握可能具有挑战性，但通过上述课程、YouTube教程和书籍，可以轻松解决。课程可以通过提供完成证书来帮助你获得行业曝光，这可以作为你知识的证明；
然而，当你寻找独特的解决方案或想要深入研究特定主题时，请阅读书籍并充分利用YouTube教程。通过正确的课程和资源，学习如何让深度学习为你服务最多只需要几个小时！
你还可以探索AI专业所需的top In-demand skills。
