2022 年获得认证的顶级深度学习课程
已发表: 2021-05-24深度学习是机器学习的一个子集，涉及受大脑结构和功能启发的算法，称为人工神经网络。 尽管它是一个新兴领域，但深度学习应用在业界迅速普及。
从事深度学习专业对个人来说非常有前景，因为在 BFSI、酒店、零售、制造、能源、网络安全和农业等多个行业（如食品和药物管理局 (FDA)）的就业机会范围不断扩大、Pinterest、Facebook——聊天机器人大军、Twitter、谷歌——梦想的神经网络和机器、Edgecase、百度和 HubSpot等等。
虽然获得理论知识对于开始您的深度学习之旅至关重要，但这还不够——您还必须能够将您的知识用于测试。 如果你想在深度学习领域为自己开辟一片天地，你必须建立一套高度精炼的技能组合。
提高技能的最佳方式是参加在线深度学习课程和认证计划。 由于这些课程具有标准化的课程和实践学习方法，因此学习者可以获得理论和实践技能。
在这里，我们为您准备了最好的在线深度学习课程列表，这些课程由以下人员提供：
- 升级
- 领英
- 微软
目录
深度学习课程
upGrad 为您提供一系列行业特定课程，从数据科学和深度学习到 DBA、MBA 和商业分析
1. 机器学习和深度学习的执行 PG 计划与 IIIT B
upGrad 提供此在线课程，可帮助您在短短六个月内掌握探索性数据分析、回归分析、无监督学习、神经网络、手势识别等等！
该课程专为在职专业人士而设计。 它包括 5 个以上的行业项目以及案例研究和作业。 该课程涵盖探索性数据分析、回归分析、无监督学习、神经网络、手势识别等主题。
每个学习者都享受来自行业专家和训练有素的讲师的一对一个性化指导。 不仅如此，学生还可以从专门的学生成功导师和安置帮助处获得 360 度的职业支持。
最低资格
具有 50% 或同等及格分数的学士学位。
这门课程适合谁？
工程师、营销和销售专业人员、应届生、领域专家、软件和 IT 专业人员。
2. 机器学习和自然语言处理的执行 PG 程序与 IIIT B
upGrad 提供此在线课程，可帮助您在短短六个月内掌握朴素贝叶斯、树模型、无监督学习、词汇、句法和语义处理，以及构建聊天机器人。 本课程专为在职专业人士设计，包括行业项目、案例研究和项目。
该课程涵盖朴素贝叶斯、树模型、无监督学习、词汇、句法和语义处理、构建聊天机器人等主题。 每个学习者都享受来自行业专家和训练有素的讲师的一对一个性化指导。 本课程还承诺提供 360 度的职业支持和就业帮助。
最低资格
学士学位，50% 或同等及格分数。
这门课程适合谁？
数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、工程师、营销和销售专业人员、新生、领域专家、软件和 IT 专业人员。
3. 班加罗尔 IIT 机器学习和人工智能执行 PG 项目
upGrad 提供此在线课程，可帮助您在 12 个月内掌握数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、自然语言处理、深度学习、强化学习以及部署和 Capstone 项目！
此 upGrad 课程专为在职专业人士设计，包括 30 多个案例研究和作业。 除了个性化的指导外，您还将享受 upGrad 提供的 360 度职业支持和就业帮助。
最低资格
学士学位，50% 或同等及格分数。
这门课程适合谁？
数据科学家、数据工程师、机器学习工程师和软件工程师。
课程完成后，您将收到 IIIT Bangalore 颁发的每门课程的 PG 证书。 这些认证将使您为担任数据分析师、数据科学家、数据工程师、产品分析师、机器学习工程师、决策科学家和软件工程师等职位做好准备。
除了 upGrad，您还可以尝试 LinkedIn、Microsoft 和 Google AI 提供的数据分析课程。
4. 应用机器学习：算法在线课堂（LinkedIn）
本课程分为两期，均由专攻机器学习的熟练数据科学家 Derek Jedamski 主持。 该课程还包括七章测验，以测试您的知识。
两部分应用机器学习系列的第一部分，机器学习的基础，从探索性数据分析到评估模型以确保它泛化到不可观察的示例。 本课程的重点不是专注于任何特定的机器学习算法，而是提供工具来有效地解决几乎任何类型的机器学习问题。
该系列的第二部分通过探索各种算法（从逻辑回归到梯度提升）来涵盖架构，并通过为手头的问题选择最佳结构来教授如何设置一个结构作为指导。
5.掌握人工智能和机器学习路径的基础知识（LinkedIn）
完成本课程后，您将掌握人工智能和机器学习等技术的概念和未来方向的专业知识。 您将有能力在您的工作环境中做出明智的决定和做出贡献。
本课程将帮助您清晰而详细地了解 AI 和机器学习的工作原理，并帮助您了解领先公司如何使用 AI 和机器学习来改变他们的业务方式，以及下一代关于 AI 的思考如何解决问题问责制、安全性和可解释性。
本课程包括九个主题，它们是：-
- 人工智能责任基本培训
- 人工智能基础：机器学习
- 人工智能基础：思维机器
- 人工智能基础：神经网络
- 认知技术：商业的真正机会
- AI The LinkedIn Way：与 Deepak Agarwal 的对话
- 项目经理的人工智能
- 学习 XAI：可解释的人工智能
- 用于网络安全的人工智能
6. 创建机器学习模型——Learn（微软）
机器学习是预测建模和人工智能的基础。 学习机器学习的核心原理以及如何使用标准工具和框架来训练、评估和使用机器学习模型。
要获得本课程的资格，需要具备基本数学概念的知识。 一些使用 Python 的经验也是有益的。 该课程分为五个模块，它们是：
- 使用 Python 探索和分析数据
- 训练和评估回归模型
- 训练和评估分类模型
- 训练和评估聚类模型
- 训练和评估深度学习模型
7. Google Developers 机器学习速成课程（Google AI）
本课程是有抱负的机器学习从业者的自学指南。 本课程适合初学者。 该机器学习速成课程包含一系列带有视频讲座的课程。 这些讲座由谷歌研究人员、真实案例研究和动手实践练习进行。 它有25节课和30多个练习。
机器学习速成课程不需要任何机器学习的先验知识。 但是，为了理解所介绍的概念并完成练习，建议学生满足以下先决条件：
- 您必须熟悉变量、线性方程、函数图、直方图和统计平均值。
- 你应该有一些 Python 编程经验，因为编程练习是在 Python 中进行的。
8. 德里 IIIT 机器学习高级证书课程
为期 7 个月的课程为学生提供了建立机器学习主题概念知识的机会，例如深度学习、无监督学习、监督学习、大规模机器学习、查询和索引以及数据流。 它涵盖了世界知名的 IITD 教员的互动讲座和每周的疑虑清除会议，他们让学生接触与行业相关的案例研究和项目，以培养设计和实施 ML 算法的实践能力。
最低资格
申请人应至少拥有学士学位
工程、科学或商业，总及格分数为 50%。
拥有编程背景将有助于轻松完成 Grad 40 分钟的入学考试。 立即参加考试以评估您的分数和资格。
这门课程是为谁准备的？
- 新生
- 中层管理人员（1至10年经验）
- 高级管理人员（10年以上经验）
结论
未来是人工智能和机器学习。 难怪公司总是在寻找可以帮助他们领先的机器学习专业人士，让他们的竞争对手落后。 获得机器学习和深度学习技能将使您能够适应不断尝试新时代技术的行业。 不要忘记，您还将获得丰厚的年度套餐！
如果您有兴趣了解有关深度学习技术、机器学习的更多信息，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的机器学习和人工智能执行 PG 计划，该计划专为工作专业人士设计，提供 450 多个小时的严格培训，30 多个案例学习和作业、IIIT-B 校友身份、5 个以上实用的实践顶点项目和顶级公司的工作协助。
如果您有兴趣扩展您在深度学习方面的技能和知识，我们希望这份最佳深度学习课程列表能为您提供方向感！