Artificial Neural Network (ANN) with Keras di Python dan R Kursus Gratis Udemy

Artificial Neural Network (ANN) with Keras di Python dan R
Pahami Deep Learning dan bangun Neural Network menggunakan TensorFlow 2.0 dan Keras dengan Python dan R.

Deskripsi

Anda sedang mencari Kursus lengkap tentang Deep Learning menggunakan Keras dan Tensorflow yang mengajarkan semua yang Anda butuhkan untuk membuat model Jaringan Neural dengan Python dan R, bukan?

Anda telah menemukan kursus Jaringan Neural yang tepat !

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu :

Identifikasi masalah bisnis yang dapat diselesaikan dengan menggunakan Model Jaringan Syaraf Tiruan.

Memiliki pemahaman yang jelas tentang konsep jaringan Neural Lanjutan seperti Penurunan Gradien, Propagasi Maju dan Mundur, dll.

Buat model jaringan Neural dengan Python dan R menggunakan pustaka Keras dan Tensorflow dan analisis hasilnya.

Praktekkan, diskusikan, dan pahami konsep Deep Learning dengan percaya diri

Bagaimana kursus ini akan membantu Anda?

Sebuah diverifikasi Sertifikat Kelulusan disajikan untuk semua siswa yang melakukan Jaringan saraf ini saja.

Jika Anda seorang Analis bisnis atau eksekutif, atau siswa yang ingin belajar dan menerapkan Pembelajaran mendalam dalam masalah bisnis dunia nyata, kursus ini akan memberi Anda dasar yang kuat untuk itu dengan mengajari Anda beberapa konsep jaringan Neural yang paling canggih dan implementasinya dengan Python tanpa terlalu Matematika.

Mengapa Anda harus memilih kursus ini?

Kursus ini mencakup semua langkah yang harus diambil seseorang untuk membuat model prediktif menggunakan Neural Networks.

Sebagian besar kursus hanya fokus pada pengajaran bagaimana menjalankan analisis tetapi kami percaya bahwa memiliki pemahaman teoritis yang kuat tentang konsep memungkinkan kami untuk membuat model yang baik. Dan setelah menjalankan analisis, seseorang harus dapat menilai seberapa baik model tersebut dan menginterpretasikan hasilnya untuk benar-benar dapat membantu bisnis.

Apa yang membuat kami memenuhi syarat untuk mengajari Anda?

Kursus ini diajarkan oleh Abhishek dan Pukhraj. Sebagai manajer di perusahaan Konsultan Analisis Global, kami telah membantu bisnis memecahkan masalah bisnis mereka menggunakan teknik pembelajaran mendalam dan kami telah menggunakan pengalaman kami untuk memasukkan aspek praktis analisis data dalam kursus ini

Kami juga pembuat beberapa kursus online paling populer – dengan lebih dari 250.000 pendaftaran dan ribuan ulasan bintang 5 seperti ini:

Ini sangat bagus, saya suka fakta bahwa semua penjelasan yang diberikan dapat dipahami oleh orang awam – Joshua

Terima kasih Penulis untuk kursus yang luar biasa ini. Anda adalah yang terbaik dan kursus ini bernilai berapa pun harganya. – Bunga aster

Janji kita

Mengajar siswa kami adalah tugas kami dan kami berkomitmen untuk itu. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang konten kursus, lembar latihan, atau apa pun yang terkait dengan topik apa pun, Anda selalu dapat memposting pertanyaan dalam kursus atau mengirim pesan langsung kepada kami.

Unduh file Latihan, ikuti tes Latihan, dan selesaikan Tugas

Dengan setiap kuliah, ada catatan kelas yang dilampirkan untuk Anda ikuti. Anda juga dapat mengikuti tes latihan untuk memeriksa pemahaman Anda tentang konsep. Ada tugas praktek terakhir bagi Anda untuk melaksanakan pembelajaran Anda secara praktis.

Apa yang tercakup dalam kursus ini?

Kursus ini mengajarkan Anda semua langkah untuk membuat model berbasis jaringan Neural yaitu model Pembelajaran Dalam, untuk memecahkan masalah bisnis.

Di bawah ini adalah isi kursus ini di ANN:

Bagian 1 – Dasar-dasar Python dan R.

Bagian ini membantu Anda memulai dengan Python.

Bagian ini akan membantu Anda mengatur lingkungan python dan Jupyter di sistem Anda dan ini akan mengajari Anda cara melakukan beberapa operasi dasar dengan Python. Kami akan memahami pentingnya perpustakaan yang berbeda seperti Numpy, Pandas & Seaborn.

Bagian 2 – Konsep Teoritis

Bagian ini akan memberi Anda pemahaman yang kuat tentang konsep yang terlibat dalam Jaringan Neural.

Di bagian ini Anda akan belajar tentang sel tunggal atau Perceptrons dan bagaimana Perceptrons ditumpuk untuk membuat arsitektur jaringan. Setelah arsitektur disetel, kami memahami algoritme penurunan Gradien untuk menemukan nilai minimum suatu fungsi dan mempelajari bagaimana ini digunakan untuk mengoptimalkan model jaringan kami.

Bagian 3 – Membuat model JST Regresi dan Klasifikasi dengan Python dan R.

Di bagian ini Anda akan belajar cara membuat model ANN dengan Python.

Kami akan memulai bagian ini dengan membuat model ANN menggunakan Sequential API untuk memecahkan masalah klasifikasi. Kita belajar bagaimana mendefinisikan arsitektur jaringan, mengkonfigurasi model dan melatih model. Kemudian kami mengevaluasi performa model terlatih kami dan menggunakannya untuk memprediksi data baru. Kami juga memecahkan masalah regresi di mana kami mencoba memprediksi harga rumah di suatu lokasi. Kami juga akan membahas cara membuat arsitektur ANN yang kompleks menggunakan API fungsional. Terakhir kita belajar bagaimana menyimpan dan mengembalikan model.

Kami juga memahami pentingnya pustaka seperti Keras dan TensorFlow di bagian ini.

Bagian 4 – Pemrosesan Awal Data

Pada bagian ini Anda akan mempelajari tindakan apa yang perlu Anda lakukan untuk mempersiapkan Data untuk analisis, langkah-langkah ini sangat penting untuk membuat yang bermakna.

Pada bagian ini, kita akan mulai dengan teori dasar pohon keputusan kemudian kita membahas topik pra-pemrosesan data seperti   imputasi nilai yang hilang, transformasi variabel, dan pemisahan Test-Train.

Di akhir kursus ini, kepercayaan diri Anda dalam membuat model Jaringan Neural dengan Python akan melonjak. Anda akan memiliki pemahaman menyeluruh tentang cara menggunakan ANN untuk membuat model prediktif dan memecahkan masalah bisnis.

Di bawah ini adalah beberapa FAQ populer dari siswa yang ingin memulai perjalanan pembelajaran mendalam tentang mereka

Mengapa menggunakan Python untuk Deep Learning?

Memahami Python adalah salah satu keterampilan berharga yang dibutuhkan untuk berkarir di Deep Learning.

Meskipun tidak selalu demikian, Python adalah bahasa pemrograman pilihan untuk ilmu data. Berikut sejarah singkatnya:

  •  Pada 2016, ini mengambil alih posisi R di Kaggle, platform utama untuk kompetisi sains data.
  •  Pada 2017, ini melampaui R pada jajak pendapat tahunan KDNuggets tentang alat yang paling       banyak digunakan ilmuwan data.
  •  Pada tahun 2018, 66% data scientist melaporkan menggunakan Python setiap hari, menjadikannya alat nomor satu untuk profesional analitik.

Pakar Deep Learning berharap tren ini terus berlanjut dengan peningkatan pembangunan di ekosistem Python. Dan sementara perjalanan Anda untuk belajar pemrograman Python mungkin baru saja dimulai, senang mengetahui bahwa peluang kerja juga berlimpah (dan terus berkembang).

Apa perbedaan antara Data Mining, Machine Learning, dan Deep Learning?

Sederhananya, pembelajaran mesin dan penambangan data menggunakan algoritme dan teknik yang sama dengan penambangan data, kecuali jenis prediksinya bervariasi. Saat data mining menemukan pola dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui, pembelajaran mesin mereproduksi pola dan pengetahuan yang diketahui — dan selanjutnya secara otomatis menerapkan informasi tersebut ke data, pengambilan keputusan, dan tindakan.

Pembelajaran mendalam, di sisi lain, menggunakan daya komputasi tingkat lanjut dan jenis jaringan saraf khusus dan menerapkannya pada sejumlah besar data untuk mempelajari, memahami, dan mengidentifikasi pola yang rumit. Terjemahan bahasa otomatis dan diagnosis medis adalah contoh pembelajaran mendalam..

Untuk siapa kursus ini:

Orang yang mengejar karir di bidang ilmu data

Siapapun yang penasaran untuk menguasai ANN dari level Pemula dalam waktu singkat.

Klik Dibawah :

 ENROLL NOW

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

nv-author-image

Abraham Yusuf

Owner Santri Salafi Academy & BitsanID Cyber Crypto