Python - Neurónové siete

PYTHON_ML_NN
Dĺžka 5 dní
50 ITK bodov
3 termíny
Bratislava (1 200 €)

Brno (28 000 Kč)

Praha (28 000 Kč)
Mierne pokročilý

Neurónové siete sú súborom matematických modelov navrhnutých na spracovanie informácií podobne ako fungujú mozgové neuróny. Neurónové siete sa skladajú z množstva neurónov, ktoré sú vzájomne prepojené pomocou váh a spracovávajú vstupné dáta, aby vytvorili výstup. Každý neurón prijíma vstup z ostatných neurónov alebo z externých zdrojov, spracováva vstup pomocou aktivačnej funkcie a výsledok ďalej posiela do ďalších neurónov v sieti. Neurónové siete sa používajú na riešenie mnohých úloh, ako napríklad rozpoznávanie obrazov, predikciu a klasifikáciu. Typicky sa trénujú na základe veľkého množstva vstupných dát, ktoré sa používajú na optimalizáciu váh a nastavenie parametrov neurónových sietí tak, aby boli schopné riešiť určitú úlohu. Existuje množstvo typov neurónových sietí vrátane jednovrstvových a viacvrstvových perceptrónov, konvolučných sietí, rekurentných sietí a ďalších. Každý typ neurónovej siete sa používa pre rôzne typy úloh a má svoje vlastné charakteristiky a výhody. Neurónové siete sa stali kľúčovým prvkom strojového učenia a umožňujú strojom učiť sa zo skúseností a zlepšovať svoje schopnosti v rôznych oblastiach.

Naučiť sa využívať AI je kľúčový krok do budúcnosti

Znalosť programovania v Pythone na úrovni kurzu PYTHON_INTRO (znalosti na úrovni kurzu PYTHON_ADV sú výhodou)
Znalosti základov analýzy dát na úrovni kurzu PYTHON_DATAN
Znalosti základov machine learning na úrovni kurzu PYTHON_ML_INTRO

Odborný výklad s praktickými príkladmi, cvičeniami na počítačoch

Prezentácia preberanej látky v tlačenej alebo online forme

Deň 1

Úvod do neurónových sietí a strojového učenia
Základy lineárnej a logistickej regresie
Aktivačné funkcie pre neurónové siete (sigmoid, ReLU, atď.)
Návrh a implementácia jednoduchej jednovrstvovej neurónovej siete

Deň 2

Úvod do knižnice TensorFlow
Návrh a implementácia viacvrstvovej neurónovej siete pomocou TensorFlow
Trénovanie neurónových sietí a overovanie výkonu
Riešenie problému pretrénovania

Deň 3

Úvod do konvolučných neurónových sietí (CNN)
Základy spracovania obrazov a konvolúcie
Implementácia jednoduchej CNN na datasete MNIST
Vizualizácia a interpretácia výsledkov

Deň 4

Rekurentné neurónové siete (RNN)
Základy spracovania sekvencií a časových radov
Implementácia jednoduchej RNN na datasete predpovedania cien akcií
Vizualizácia a interpretácia výsledkov

Deň 5

Úvod do autoenkóderov
Základy náhodných modelov
Implementácia jednoduchého autoenkódera na datasete MNIST
Vizualizácia a interpretácia výsledkov

Stiahnuť PDF detail
Stiahnuť PDF detail (bez termínov)

Uvedené ceny sú bez DPH.

Python - Neurónové siete

GOPAS Bratislava

GOPAS Brno

GOPAS Praha

Obchodné údaje

Python - Neurónové siete

Predošlé kurzy

Nasledujúce kurzy

GOPAS Bratislava

GOPAS Brno

GOPAS Praha

Obchodné údaje