מתאים לכל מי שצריך להאיץ במהירות בפיתוח MLAI
אל תחמיצו את ההזדמנות להתחיל קריירה בהייטק!
מועדי פתיחה קרובים:
מסלול RT Embedded Linux | 06/02 |
מסלול Cyber | 06/02 |
מסלול Machine Learning | 06/02 |
מסלול Computer Vision | 06/02 |
מקומות מוגבלים – השאירו פרטים עכשיו!
קורס Deep Learning with Tensorflow
קורס Deep Learning with TensorFlow מציע הכשרה מקיפה בתחום הלמידה העמוקה תוך שימוש בפריימוורק המוביל בתעשייה. הקורס משלב תיאוריה עם התנסות מעשית, ומאפשר למשתתפים להבין לעומק את עקרונות הלמידה העמוקה ויישומיה. המשתתפים ילמדו לבנות, לאמן ולפרוס מודלים מורכבים לפתרון בעיות מגוונות בתחומי ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, וניתוח נתונים מתקדם. הקורס מדגיש פרקטיקות מיטביות בפיתוח ופריסת מודלים בסביבת ייצור.
קורס פיתוח Deep learning מטרתו הוא לפתח מודלים ולהכשיר את התוכנה לנתח תהליכים ולבצע פעולות שיהיו דומות ככל שניתן לפעילות ויכולות המוח האנושי.
ניתן לומר כי Deep Learning הוא תחום שקשור קשר הדוק ל Machine learning, אך שונה ממנו בנושא עיקרי אחד-
המטרות העיקריות ואופן הפעולה של Deep Learning הוא לנתח ולעבד מידע, אך בשונה ל Machine learning משתמשים באלגוריתם שנקרא artificial neural network.
אלגוריתם זה "מקבל השראה" מפעילות מוח האדם ומטרתו היא להסיק מסקנות ולפעול בצורה דומה ככל שניתן למסקנות שהאדם היה מקבל כמובן תוך שיפור הביצועים ואיכות המסקנות.
היכולת לעבד כמות עצומה של נתונים ולשפר תוצאות וכל זה תוך התחשבות ביצירתיות, רגש, הבנת משמעות ועוד מביאים לשינוי התמונה והמסקנות המתקבלות לאחר שימוש בפיתוח Deep Learning.
בלימודי Deep Learning אנו נלמד ונתרגל באופן מעשי פיתוח neural networks ונפתח פרויקטים בתחום הבינה המלאכותית, נלמד ונעסוק באופן מעשי ב Convolutional networks PyTorch, Dropout, BatchNorm, Restricted Boltzmann Machines (RBM) ועוד.
מגוון רחב של חברות הייטק מובילות לצד סטרטאפים מחזית התעשייה מחפשים אחר מפתחי בינה מלאכותית שיובילו את הפיתוחים שעתידים לשנות את מפת השימוש בטכנולוגיה בשנים הקרובות.
פיתוחים מתקדמים ושיפור האפקטיביות בתחומי הרפואה, שירות לקוחות, רכבים אוטונומיים, פיננסים ועוד כל אלו תעשיות מובילות אשר מפנות משאבים רבים עבור פיתוחי בינה מלאכותית ו Deep Learning ובהם מפתחים מיומנים יכולים להשתלב בהצלחה וליהנות מקריירה יציבה, מתגמלת עם אפשרויות רבות לפיתוח מקצועי.
לדוגמא: מפתח Deep Learning מתחיל יקבל בממוצע ממשכורת התחלתית של 16-20 אלף ש"ח בחודש.
עם צבירת הניסיון בתחום זה המשכורות יכולות להגיע ל 30-40 אלף ש"ח בקירוב, כמובן לצד הטבות נוספות ותנאים סוציאליים מעולים.
בעולם שבו למידה עמוקה מובילה פריצות דרך בתחומים רבים, הבנה מעמיקה של TensorFlow הופכת לכלי חיוני למהנדסי מכונה למידה ומדעני נתונים. הקורס מעניק למשתתפים את היכולת לפתח פתרונות AI מתקדמים, תוך שימוש בכלים ובטכניקות העדכניים ביותר בתעשייה. בוגרי הקורס יוכלו להתמודד עם אתגרים מורכבים בתחומי הראייה הממוחשבת, עיבוד השפה הטבעית, וניתוח נתונים מתקדם, ולהוביל פרויקטים משמעותיים בתחום הבינה המלאכותית.
פרק 1
Introduction to Deep Learning
פרק 2
Convolutional Networks
פרק 3
Recurrent Neural Network
פרק 4
Restricted Boltzmann Machines (RBM)
פרק 5
Generative Adversarial Networks
פרק 6
Deploying a Sentiment Analysis Model
פרק 7
Deep Learning with Python and PyTorch
פרק 8
Autoencoders
אלכס שויחט
ראש תחום Machine Learning
מתאים לכל מי שצריך להאיץ במהירות בפיתוח MLAI
קורס זה מיועד ללומדים בעלי ידע בסיסי בתכנות בפיתון.
TensorFlow היא ספריית קוד פתוח שפותחה על ידי גוגל בעיקר עבור יישומי למידה עמוקה.
זה גם תומך למידת מכונה מסורתית.
TensorFlow היא ספריית קוד פתוח ללמידת מכונה, המפותחת על ידי חברת גוגל לבנייה ואימון רשתות עצביות.
הספרייה שימשה הן למחקר והן לפיתוח בגוגל כתחליף לקודמתה, DistBelief.
לספרייה קיים API לשפות C ו-Python, ועוד רבות אחרות.
TensorFlow היא ספריית קוד פתוח שפותחה על ידי גוגל בעיקר עבור יישומי למידה עמוקה.
זה גם תומך למידת מכונה מסורתית.
TensorFlow פותחה במקור עבור חישובים מספריים גדולים מבלי לזכור למידה עמוקה.
גוגל בנתה את תוכנת TensorFlow הבסיסית עם שפת התכנות C++.
אבל בפיתוח יישומים עבור מנוע AI זה, קודנים יכולים להשתמש ב-C++ או ב-Python, השפה הפופולרית ביותר בקרב חוקרי למידה עמוקה.
TensorFlow היא פלטפורמת קצה לקצה בקוד פתוח, ספרייה למשימות למידה מכונה מרובות, בעוד ש-Keras היא ספריית רשת עצבית ברמה גבוהה הפועלת על גבי TensorFlow.
שניהם מספקים ממשקי API ברמה גבוהה המשמשים לבנייה והדרכה בקלות של מודלים, אבל Keras ידידותית יותר למשתמש מכיוון שהיא מובנית ב-Python.
לא ניתן להשתמש רק ב-Keras ללא שימוש ב-backend, כגון Tensorflow, מכיוון ש-Keras היא רק הרחבה להקלה על הקריאה והכתיבה של תוכניות למידת מכונה.
מאמרים אחרונים