Sumérjase en el aprendizaje profundo con 15 cursos gratuitos en línea

Cada día trae nuevos titulares sobre cómo el aprendizaje profundo está cambiando el mundo que nos rodea. Algunos ejemplos:

  • El algoritmo de aprendizaje profundo diagnostica el cáncer de piel y los dermatólogos experimentados
  • Amazon Go: cómo el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial cambiarán el comercio minorista
  • El aprendizaje profundo hace que los autos sin conductor sean mejores para detectar a los peatones

¿Quieres ver de qué se trata todo este alboroto? ¿Busca dominar el contenido técnico para avanzar en su carrera o comenzar su propia empresa? Exploré el proyecto de código abierto Class Central y encontré 31 cursos en línea (15 de los cuales son completamente gratuitos) que cubren todo, desde los conceptos básicos del aprendizaje profundo hasta la investigación más avanzada de la actualidad.

Antes de comenzar, es posible que se pregunte: "¿Qué es exactamente el aprendizaje profundo?" He aquí una breve descripción:

"El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamados redes neuronales artificiales". Jason Brownlee de Machine Learning Mastery

Sin más preámbulos…

Cursos de Deep Learning en línea

Aplicaciones creativas de aprendizaje profundo con TensorFlow

vía Kadenze

★★★★★ (14 clasificaciones)

Cubrimos los componentes básicos del aprendizaje profundo, lo que significa, cómo funciona y desarrollamos el código necesario para construir varios algoritmos, como redes convolucionales profundas, codificadores automáticos variacionales, redes adversarias generativas y redes neuronales recurrentes. Un enfoque principal de este curso será no solo comprender cómo construir los componentes necesarios de estos algoritmos, sino también cómo aplicarlos para explorar aplicaciones creativas. Hay opciones gratuitas y de pago disponibles.

Reseña destacada (de Christopher Kelly): “Tengo una licenciatura en ciencias de la computación… He pasado mucho tiempo en Khan Academy y Coursera y estoy impresionado por la calidad y profesionalismo del contenido de este curso. ¡Muy recomendable!"

Redes neuronales para el aprendizaje automático

Universidad de Toronto a través de Coursera

★★★★★ (18 clasificaciones)

Aprenda sobre las redes neuronales artificiales y cómo se utilizan para el aprendizaje automático, aplicado al reconocimiento de voz y objetos, segmentación de imágenes, lenguaje de modelado y movimiento humano, etc. Enfatizaremos tanto los algoritmos básicos como los trucos prácticos necesarios para obtener que funcionen bien. Hay opciones gratuitas y de pago disponibles.

Reseña destacada (de Bobby Brady): “ Esta es una de esas oportunidades en los cursos de la vida que tienes que aprender de los grandes. Geoffrey Hinton fue uno de los investigadores más importantes e influyentes que trabajó en inteligencia artificial y redes neuronales en los años 80. Actualmente está trabajando con Google en sus iniciativas de inteligencia artificial / aprendizaje profundo ".

Aprendizaje profundo práctico para programadores, parte 1

fast.ai

★★★★ ☆ (3 valoraciones)

Este curso de 7 semanas está diseñado para cualquier persona con al menos un año de experiencia en codificación y algo de memoria de matemáticas de la escuela secundaria. Comenzará con el paso uno: aprender cómo obtener un servidor de GPU en línea adecuado para el aprendizaje profundo, y continuará con la creación de modelos de vanguardia y altamente prácticos para la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación. Gratis.

Revisión prominente (por Anónimo): “Esta es realmente una joya escondida en un campo que crece rápidamente. Jeremy Howard hace un excelente trabajo tanto al recorrer los conceptos básicos como al presentar resultados de vanguardia. Me sorprendió una y otra vez cuando no solo estaba presentando material desarrollado durante el último año, sino incluso durante la semana en que se desarrolló el curso ... Practicas con datos de la vida real a través de competencias de Kaggle. Recomiendo encarecidamente este curso a cualquiera que desee pasar de una experiencia cero en el mundo real a competir con expertos en el campo ".

6.S191: Introducción al aprendizaje profundo

Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT)

★★★★ ☆ (1 calificación)

Una introducción de una semana a los métodos de aprendizaje profundo con aplicaciones para traducción automática, reconocimiento de imágenes, juegos, generación de imágenes y más. Un curso colaborativo que incorpora labs en TensorFlow y una lluvia de ideas de pares junto con conferencias. Gratis.

6.S094: Aprendizaje profundo para vehículos autónomos

Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT)

★★★★ ☆ (1 calificación)

Esta clase es una introducción a la práctica del aprendizaje profundo a través del tema aplicado de construir un automóvil autónomo. Está abierto a principiantes y está diseñado para aquellos que son nuevos en el aprendizaje automático, pero también puede beneficiar a los investigadores avanzados en el campo que buscan una descripción general práctica de los métodos de aprendizaje profundo y su aplicación. Gratis.

Aprendizaje profundo

Google a través de Udacity

★★ ☆☆☆ (20 valoraciones)

En este curso, desarrollará una comprensión clara de la motivación para el aprendizaje profundo y diseñará sistemas inteligentes que aprenden de conjuntos de datos complejos y / o de gran escala. Aprenderá a resolver nuevas clases de problemas que alguna vez se consideraron prohibitivamente desafiantes y llegará a apreciar mejor la naturaleza compleja de la inteligencia humana a medida que resuelve estos mismos problemas sin esfuerzo utilizando métodos de aprendizaje profundo. Gratis.

Aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural

Universidad de Oxford

Este es un curso aplicado que se centra en los avances recientes en el análisis y la generación de voz y texto utilizando redes neuronales recurrentes. Se introducen las definiciones matemáticas de los modelos de aprendizaje automático relevantes y se derivan sus algoritmos de optimización asociados.

El curso, que es gratuito, está dirigido por Phil Blunsom y se imparte en asociación con DeepMind Natural Language Research Group.

CS224n: procesamiento de lenguaje natural con aprendizaje profundo

Universidad Stanford

El curso proporciona una introducción completa a la investigación de vanguardia en aprendizaje profundo aplicada a la PNL. En el lado del modelo, cubriremos representaciones de vectores de palabras, redes neuronales basadas en ventanas, redes neuronales recurrentes, modelos de memoria a largo y corto plazo, redes neuronales recursivas, redes neuronales convolucionales, así como algunos modelos recientes que involucran un componente de memoria. A través de conferencias ( nota: videos de invierno de 2017 ya publicados ) y asignaciones de programación, los estudiantes aprenderán los trucos de ingeniería necesarios para hacer que las redes neuronales funcionen en problemas prácticos. Gratis.

CS231n: Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual

Universidad Stanford

Este curso es una inmersión profunda en los detalles de las arquitecturas de aprendizaje profundo con un enfoque en el aprendizaje de modelos de extremo a extremo para estas tareas, particularmente la clasificación de imágenes. Durante el curso de 10 semanas, los estudiantes aprenderán a implementar, entrenar y depurar sus propias redes neuronales y obtendrán una comprensión detallada de la investigación de vanguardia en visión por computadora. La asignación final implicará entrenar una red neuronal convolucional de varios millones de parámetros y aplicarla en el conjunto de datos de clasificación de imágenes más grande (ImageNet). Nos centraremos en enseñar cómo configurar el problema del reconocimiento de imágenes, los algoritmos de aprendizaje (por ejemplo, retropropagación), trucos prácticos de ingeniería para entrenar y afinar las redes y guiar a los estudiantes a través de tareas prácticas y un proyecto final del curso. Gratis.

Aprendizaje automático

Nando de Freitas / Universidad de Columbia Británica

Este curso se centra en el apasionante campo del aprendizaje profundo. Inspirándose en la neurociencia y la estadística, presenta los antecedentes básicos sobre redes neuronales, retropropagación, máquinas de Boltzmann, autocodificadores, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes. Ilustra cómo el aprendizaje profundo está afectando nuestra comprensión de la inteligencia y contribuyendo al diseño práctico de máquinas inteligentes. Gratis.

Escuela de verano de aprendizaje profundo 2015 y 2016

Varios organizadores (incluidos Yoshua Bengio y Yann LeCun) a través de Independent

La escuela de verano de aprendizaje profundo está dirigida a estudiantes graduados e ingenieros e investigadores industriales que ya tienen algunos conocimientos básicos de aprendizaje automático (y posiblemente, pero no necesariamente, de aprendizaje profundo) y desean aprender más sobre este campo de investigación en rápido crecimiento.

No está organizado como un curso en línea tradicional, pero sus organizadores (incluidas las luminarias del aprendizaje profundo como Bengio y LeCun) y los profesores que atraen hacen de esta serie una mina de oro para el contenido de aprendizaje profundo. Es gratis.

Curso en línea sobre redes neuronales

Hugo Larochelle / Universidad de Sherbrooke

“¡Bienvenido a mi curso en línea sobre redes neuronales! He preparado este curso mientras imparto una versión en clase en la Université de Sherbrooke. Este es un curso de posgrado, que cubre las redes neuronales básicas, así como temas más avanzados ". Gratis.

Aprenda TensorFlow y el aprendizaje profundo, sin un doctorado.

Google

Este curso de tres horas (video y diapositivas) ofrece a los desarrolladores una introducción rápida a los fundamentos del aprendizaje profundo, con algo de TensorFlow incluido en el trato. Gratis.

Aprendizaje profundo 101

Universidad de Big Data

Cuanto más uno se sumerge en el océano, más desconocido puede volverse el territorio. El aprendizaje profundo, en la superficie, parece compartir similitudes. Este curso está diseñado para que se enganche a las redes y los codificadores mientras mantiene la escuela unida. Gratis.

Aprendizaje profundo con TensorFlow

Universidad de Big Data

La mayoría de los datos del mundo no están etiquetados ni estructurados. Las redes neuronales superficiales no pueden capturar fácilmente la estructura relevante en, por ejemplo, imágenes, sonido y datos textuales. Las redes profundas son capaces de descubrir estructuras ocultas dentro de este tipo de datos. En este curso de TensorFlow, utilizará la biblioteca de Google para aplicar el aprendizaje profundo a diferentes tipos de datos con el fin de resolver problemas del mundo real. Gratis.

Aprendizaje profundo en Python

DataCamp

En este curso, obtendrá conocimientos prácticos y prácticos sobre cómo utilizar las redes neuronales y el aprendizaje profundo con Keras 2.0, la última versión de una biblioteca de vanguardia para el aprendizaje profundo en Python. Parcialmente libre.

Los siguientes cursos, ordenados por clasificación, están alojados en Udemy. Los precios varían según los descuentos de Udemy, que son frecuentes. A menudo, puede comprar acceso por tan solo $ 10.

Tenga en cuenta que las ofertas de Lazy Programmer Inc. vienen con un orden sugerido de acuerdo con la pauta "Solicitud de cursos útiles" en sus descripciones de cursos.

Deep Learning AZ ™: redes neuronales artificiales prácticas

Kirill Eremenko y el equipo de SuperDataScience a través de Udemy

4.7 estrellas (388 calificaciones)

Aprenda a crear algoritmos de aprendizaje profundo en Python con dos expertos en ciencia de datos y aprendizaje automático. Plantillas incluidas. Este curso lo imparte el mismo instructor que enseña mi principal recomendación para la introducción a los cursos de ciencia de datos.

Clasifiqué todos los cursos de Introducción a la ciencia de datos en Internet, según miles de puntos de datos

medium.freecodecamp.com

Zero to Deep Learning ™: Dominando Keras

Fines de semana de datos, José Portilla, Francesco Mosconi

4.8 estrellas (23 calificaciones)

Comprenda y cree modelos de aprendizaje profundo para imágenes, texto, sonido y más utilizando Python y Keras.

Requisitos previos de aprendizaje profundo: la pila Numpy en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (1,551 calificaciones)

La pila Numpy, Scipy, Pandas y Matplotlib: preparación para el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Gratis.

Ciencia de datos: aprendizaje profundo en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (1,381 calificaciones)

Una guía para escribir su propia red neuronal en Python y Numpy, y cómo hacerlo en TensorFlow de Google.

Requisitos previos de aprendizaje profundo: regresión lineal en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (751 calificaciones)

Aprenda la regresión lineal desde cero y cree su propio programa de trabajo en Python para el análisis de datos.

Requisitos previos de aprendizaje profundo: regresión logística en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (624 calificaciones)

Técnicas de ciencia de datos para profesionales y estudiantes: aprenda la teoría detrás de la regresión logística y el código en Python.

Aprendizaje profundo: redes neuronales convolucionales en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (304 calificaciones)

Este curso trata sobre cómo usar el aprendizaje profundo para la visión por computadora usando redes neuronales convolucionales. Estos son el estado del arte en lo que respecta a la clasificación de imágenes y superan a las redes profundas de vainilla en tareas como MNIST.

Ciencia de datos: aprendizaje profundo práctico en Theano + TensorFlow

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (293 calificaciones)

Lleve el aprendizaje profundo al siguiente nivel con SGD, Nesterov momentum, RMSprop, Theano, TensorFlow y el uso de la GPU en AWS.

Aprendizaje profundo: redes neuronales recurrentes en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (248 calificaciones)

GRU, LSTM y el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la ciencia de datos más modernos para secuencias.

Procesamiento de lenguaje natural con aprendizaje profundo en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (194 calificaciones)

Guía completa sobre cómo derivar e implementar word2vec, GLoVe, incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos con redes recursivas.

Aprendizaje profundo no supervisado en Python

Lazy Programmer Inc. a través de Udemy

4.6 estrellas (153 calificaciones)

Autocodificadores y máquinas de Boltzmann restringidas para redes neuronales profundas en Theano y t-SNE y PCA.

Libere el aprendizaje profundo: comience visualmente con Caffe y DIGITS

Razvan Pistolea a través de Udemy

4.5 estrellas (36 calificaciones)

Una introducción a las herramientas de Deep Learning usando Caffe y DIGITS donde puede crear su propio modelo de Deep Learning.

Aprendizaje profundo con TensorFlow

Packt Publishing a través de Udemy

3,9 estrellas (96 calificaciones)

¡Canalice el poder del aprendizaje profundo con TensorFlow de Google!

Aprendizaje profundo con Python

Packt Publishing a través de Udemy

3,4 estrellas (31 calificaciones)

Sumérjase en el futuro de la ciencia de datos e implemente sistemas inteligentes mediante el aprendizaje profundo con Python.

Aunque es más un programa que un curso en línea singular, a continuación encontrará un Nanodegree de Udacity dirigido a los fundamentos del aprendizaje profundo .

En el momento de la publicación, el período de inscripción actual está cerrado, pero puede inscribirse en la lista de espera para recibir una notificación cuando comience el próximo período de inscripción.

Nanodegree de bases de aprendizaje profundo

Siraj Raval vía Udacity

La inteligencia artificial está transformando nuestro mundo de manera espectacular y beneficiosa, y el aprendizaje profundo está impulsando el progreso. Junto con Siraj Raval, Udacity ofrece una introducción dinámica a este increíble campo, utilizando videos semanales, proyectos exclusivos y comentarios y reseñas de expertos para enseñarle los fundamentos de esta tecnología que configura el futuro.

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Publicado originalmente en Class Central.