Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction
Если вы разработчик программного обеспечения, стремящийся создать масштабируемые алгоритмы на основе ИИ, изучение времени и последовательностей окажется для вас весьма полезным. Курс ‘Последовательности, Временные Ряды и Прогнозирование’ на платформе Coursera – это отличная возможность углубить свои знания в этой области и освоить технологии на все 100%.
Обзор курса начинается с основ обработки последовательных данных. Вы познакомитесь с уникальными аспектами, необходимыми для работы с временными рядами. Важными темами являются подготовка данных к обучению и исследование методов прогнозирования.
Курс делится на несколько модулей. Первая часть посвящена использованию глубоких нейронных сетей для анализа временных рядов. Здесь вы узнаете о тренде и сезонности, а также о различных статистических методах проекции данных. Во второй части вы изучите рекуррентные нейронные сети и сети с долгосрочной краткосрочной памятью (LSTM), которые позволяют эффективно классифицировать и прогнозировать последовательные данные.
Уникальной особенностью этого курса является работа с реальными временными рядами, например, под активность солнечных пятен за сотни лет. Это позволяет вам применить все полученные знания на практике и научиться создавать модели предсказания, используя как DNN, так и RNN, и даже добавляя свёрточные сети.
Рекомендую данный курс всем, кто хочет расширить свои навыки и знания в области мозговых технологий и ИИ. Это не только полезно, но и интересно. Вы получите ценный опыт работы с реальными данными, что является отличным дополнением к любому резюме в сфере технологий.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction