nanodegree程序

深度学习

今天打造深的学习模式

深度学习推动了人工智能的进步正在改变我们的世界。现在注册,以构建和应用自己的深层神经网络,喜欢挑战图像分类和生成,时间序列预测和模型部署。

  • 预计的时间
    4个月

    在12小时时/周

  • 通过报名
    2020年1月14日

    立即获得入学进入课堂

  • 先决条件
    基本的Python

    看到详细的先决条件

与合作

你将学到什么

下载考试大纲
教学大纲

深度学习

成为神经网络的专家,学习如何使用Deep学习框架pytorch实现它们。卷积建立网络图像识别,为序列生成经常性网络,图像生成对抗性生成网络,并学习如何部署从网站访问模式。

实施主建筑物和用于图像识别,序列生成,图像生成,并且更神经网络。

隐藏细节

4个月完成

必备知识

这一计划已专门设计为那些有兴趣在机器学习,人工智能,和/或深度学习和世卫组织有Python编程,包括numpy的和熊猫的知识。这蟒蛇预期之外,一些熟悉微积分和线性代数,这是一个初学者友好的程序。查看详细的要求。

  • 介绍

    通过应用样式转移自己的图像,让您深度学习的第一口味,并且使用的开发工具获得经验:如蟒蛇和jupyter笔记本电脑。

  • 神经网络

    神经网络学习基础知识,并建立您的Python和numpy的第一个网络。运用现代深学习框架pytorch建立多层神经网络,并分析实际数据。

    预测自行车共享模式
  • 卷积神经网络

    学习如何建立并使用它们卷积网络基于模式的图像分类(面,黑色素瘤等)和对象在其中出现。这些网络学习使用数据压缩和图像去噪。

    狗的品种分类
  • 回归神经网络

    建立自己的经常性网络和长期记忆的网络短,pytorch;执行情感分析和利用网络来从电视脚本新的复发性文本。

    电视生成脚本
  • 生成对抗性网络

    学会理解和实施深卷积甘(生成对抗网络)来生成逼真的图像,与伊恩·古德费洛,甘斯的发明家,和君檐柱,cyclegans的创造者。

    产生的面孔
  • 部署情绪分析模型

    训练和部署自己的情绪分析模型pytorch。使您能够部署使用训练的模型来分析新的用户输入。建立一个模型,部署,并从网站访问它创建一个网关。

    部署情绪分析模型
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作业的份额已经增长需要的AI技能 4.5X 自2013年起

nanodegree我们所有的计划包括

真实世界的项目 业内专家

与现实世界的项目和令人着迷的内容内置在与顶级公司合作,你掌握的技能高科技公司想要的。

1对1 技术导师

WHO导师让知识渊博的导游您的学习和专注于回答你的问题,你激励并保持跟踪你。

个人职业教练 就业服务

你将有机会获得职业生涯辅导课,准备采访时建议,简历和专业配置网路评论,你在你的职业生涯成长的帮助。

灵活 学习计划

获得量身定制,以适应您繁忙的生活定制学习计划。了解自己的步伐,并在工作人员的时间表达到目标对你来说效果最好。
计划发行产品的完整列表包括:
报名包括:
类内容
真实世界的项目
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项目评审
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从经验丰富的审评项目反馈
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学生服务
1对1导师技术
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随着入住手续导师
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学生社区
改善
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就业服务
个人执教生涯
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面试准备
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恢复服务
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GitHub上的评论
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LinkedIn的个人资料回顾
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与95+总结雇主共享
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随着个性化的服务获得成功
我们为您的需要为您的学习之旅的每一步,以确保您的成功提供定制服务!
经验丰富的项目评审
个人一对一的导师一个
个人教练生涯
得到你的项目个性化的反馈
评论由数字
2000+ 评审项目
1.8米 项目审查
4.85 / 5 网点评
3小时 平均项目审查周转时间
审阅服务
  • 个性化的反馈
  • 和反馈环路无限意见书
  • 实用技巧和行业最佳实践
  • 建议的额外资源,以提高
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学习最好的

伦纳德垫
伦纳德垫

讲师

垫是前物理学家,研究的神经科学家,科学家和数据。我做了他的博士和博士后研究在加州大学伯克利分校。

路易斯·塞拉诺
路易斯·塞拉诺

讲师

路易斯曾任谷歌学习机工程师。我在密歇根大学的数学博士,在魁北克大学蒙特利尔分校的博士后奖学金。

塞尚卡马乔
塞尚卡马乔

课程铅

塞尚是计算机视觉专家,在电气工程硕士学位,从斯坦福大学。作为前基因组学和生物医学成像研究人员,她是应用计算机视觉和深度学习到医疗诊断。

亚历克西斯厨师
亚历克西斯厨师

讲师

亚历克西斯是一个应用数学家与布朗大学的计算机科学硕士和从密歇根大学应用数学硕士学位。她的前身是美国国家科学基金会的研究生研究员。

詹妮弗施塔布
詹妮弗施塔布

讲师

珍妮弗拥有计算机科学和硕士学位的生物统计学学位博士;她曾在美国佛罗里达州理工大学的教授。此前她曾在RTI国际和联合治疗的统计学家和计算机科学家。

是carrell
是carrell

讲师

是Carrell是前研究数学家专门从事代数组合。我完成了博士和博士后研究,在加拿大Waterloo大学。

Ortal阿雷尔
Ortal阿雷尔

讲师

阿雷尔Ortal是前计算机工程教授。她拥有博士学位。从田纳西大学计算机工程。她的博士研究工作在应用密码学领域。

周杰伦alammar
周杰伦alammar

讲师

周杰伦拥有计算机科学学位,机器学习爱可视化的概念,并在STV主要投资了500万$的风险投资基金,专注于高科技初创公司。

学生评论

4.6

(1954年)

阿比纳夫秒。

这真是一个伟大的计划

罗德里格斯dheny F。

一切都很顺利,我很搭配方案到目前为止满意。

莫娜一个。

清晰的内容!

SHREYA克

这是很好的。但也有一些概念可以在解释更多的细节。

贾斯汀克

到目前为止好。期待继续建设打下坚实的基础

arefo即

是的,它去如预期并没有辜负我的期望。材料和视频帮助我理解深度学习没有困难。

影响Udacity

数字不会说谎。让看看有什么区别它在职业生涯的搜索。*

84%
更好的工作

职业追求和职业准备的毕业生找到了一个新的,更好的工作6个月毕业之内。

$ 24,000名
涨薪

平均工资增长为WHO毕业生找到了一个新的,更好的工作6个月毕业之内。

计划详情

    计划概述 - 为什么要我借此计划?
  • 我为什么要登记?

    在这个程序中,你将掌握深学原理,将让你做好准备启动或推进的事业,另外在人工智能领域采取进一步深造。你将学习前沿课题:如神经,卷积,反复发作的神经,并生成对抗性的网络,以及情绪分析模型部署。你将建立在keras和numpy的项目,除了tensorflow pytorch。你会从该领域的专家学习,从工作的专业人员获得的独家见解。对于有兴趣构建专长与这项革命性技术的人,这个方案是一个理想的地方nanodegree点进入。

  • 什么工作都会让我准备这个计划?

    该计划的目的是建立在深度学习的技能。正因为如此,它不会让你做好准备了具体的工作,而是扩大你的技能,在深的学习领域。这些技能可以适用于各种应用和资格你还追进一步研究领域。

  • 我怎么知道如果该程序是适合我?

    如果你有兴趣在人工智能和机器学习领域,这nanodegree节目是开始的最佳方式!

    招生和录取
  • 我是否需要申请?什么录取标准?

    没有。无论经验和申请人的具体背景接受所有ESTA nanodegree程序。

  • 什么是入学的先决条件?

    谁感兴趣的登记必须有中级Python编程知识和经验随着numpy的和熊猫的学生。你需要能够在书面和口头英语流利和专业交流。另外,学生必须具有必要的数学知识,包括:代数和微积分-具体一些偏导数,和矩阵乘法(线性代数)。

  • 如果我不符合要求的报名,我应该怎么办?

    我们有一些程序和免费课程nanodegree,可以帮助您做好准备,其中包括:

    学费和程序的期限
  • 这nanodegree程序是如何构成的?

    nanodegree深学习计划是由内容和课程支持五(5)项目。我们估计学生可以在工作每周10时,4(4)个月内完成该计划。

    每个项目都将通过审阅Udacity网络进行审查。反馈会提供,如果你不及格的项目,你会被要求直到通过重新提交该项目。

  • nanodegree多久这个计划?

    本方案nanodegree访问运行在支付卡上述指定的时间长度。如果你还没有毕业在该期限内,您将继续逐月支付与学习。看到 使用条款常见问题解答 有关访问我们的nanodegree计划条款等政策。

  • 可以将我的开始日期?我能得到退款?

    请参阅Udacity nanodegree程序 常见问题解答 对于在我们的计划招生政策。

  • 我从程序nanodegree深度学习毕业的,但我想继续学习。我应该在哪里何去何从?

    从这个nanodegree计划的毕业生获得保证的状态被允许进入我们的更先进的自动驾驶汽车或飞行汽车工程师nanodegree方案,但须缴付由学生入学的nanodegree这些方案的成本。

    软件和硬件 - 我需要什么为这个计划?
  • 将我需要在这个程序中哪些软件和版本?

    几乎任何64位操作系统与至少RAM 8GB的将是合适的。如果学生也有Python 3的安装和jupyter笔记本电脑。对于以后到来的节目更密集的部分,我们会为学生提供的AWS实例地理位置在哪里可能。

深度学习

今天打造深的学习模式