Автор — П Нитин Джаякар
Смелость?
«Электронное обучение» — вероятность потери интереса в путешествии очень высока.
НО!!!
У Udacity есть особый способ поддерживать энтузиазм в отношении каждого следующего видео, следующего проекта, следующей программы Nano Degree. Поверьте, это вызовет у вас привыкание к обучению.
«Удасити» — технический НАРКОТИК!!!
«Вообще каждый из нас учитель». — Хорошо… Можно ли научить машину? К счастью ДА!!! Вот с чего я начал. Мне надоело вручную удалять дубликаты и размытые изображения из каталогов. Поскольку я страстно увлекаюсь CSE, я попытался найти решение этой проблемы с помощью технологий и, наконец, нашел способ построить модель с помощью машинного обучения. Я начал изучать машинное обучение, особенно влюбился в раздел машинного обучения, известный как глубокое обучение.
«Глубокое обучение» — спинной мозг искусственного интеллекта.
Я считаю, что это будет открывать двери интеллекта одну за другой для машины в определенных условиях. Я зарегистрировался в Глубоком обучении Nanodgree со страхом (смогу ли я это сделать?), но теперь у меня есть смелость завершить мой nanodgree. Спасибо Удасити! Это образовало односторонний мост между страхом и мужеством. Каждая викторина на видео делала меня более интуитивным в понимании концепций. Иногда я переходил к другим разделам курса просто для краткого ознакомления. В процессе я получил много разоблачения в виде:
- Slack-канал — лучшая часть — это рабочие часы, когда я могу напрямую общаться с промышленными экспертами.
2. Обзор проекта — у них есть отличная вспомогательная система обзора, где я подробно изучил некоторые сложные концепции, такие как настройка параметров.
3. Форумы — место для обучения и прояснения сомнений с большим сообществом.
3. Поддержка наставника — специальный наставник каждую неделю проверяет ваш прогресс. Мне повезло, что у меня есть наставник @NG Fang.
4. Кредиты AWS — поддержка GPU — лучшая часть для экспериментов над проектами.
DLND состоит из 6 разделов с 5 проектами: |Введение|Нейронные сети|Конституционные сети|Рекуррентные сети|Генеративно-состязательные сети|Глубокое обучение с подкреплением|
В разделе 1 были даны хорошие знания о глубоком обучении вместе с некоторыми основами.
В разделе 2 я узнал, как построить нейронную сеть, как работает нейронная сеть, как настраивать параметры и многое другое. После завершения раздела я представил проект. Работа над этим обзором проекта дала мне полное практическое представление о нейронной сети.
Проходя раздел 3, я узнал о CNN и обработке изображений для создания нейронной сети, которая анализирует изображение собаки и предсказывает ее породу. Я нашел этот проект самым удивительным и забавным проектом из всех.
Переходя к разделу 4, я построил RNN в тензорном потоке для обработки текста и создания нового телевизионного сценария.
В настоящее время я прохожу раздел 5, где я скоро создам пару многослойных нейронных сетей и заставлю их конкурировать друг с другом, чтобы генерировать лица.
В каждом проекте у меня была веха, которую нужно было достичь, но я все же справился. Все благодаря потрясающей поддержке и помощи, которую оказали мне мои наставники и сообщество! Лучшая часть Udacity заключается в том, что он гибко подстраивается под мое время, еженедельные цели и сроки выполнения, что помогло мне не сбиться с пути.
«Промедление — ничто, решение — это все»
Зарегистрируйтесь в Deep Learning Nano Degree здесь
Об авторе | П. Нитин Джаякар
Эл Оптимист. • Эпиграмматист. • Художник по эскизам. • Палестрато.
