Schița de curs

Introducere

Fundamentele inteligenței artificiale și Machine Learning

Înțelegerea Deep Learning

    Prezentare generală a conceptelor de bază ale învățării profunde Diferențierea între Machine Learning și învățarea profundă Prezentare generală a aplicațiilor pentru învățarea profundă

Prezentare generală a Neural Networks

    Ce sunt Neural Networks Neural Networks vs modelele de regresie Înțelegerea bazelor matematice și a mecanismelor de învățare Construirea unei rețele neuronale artificiale Înțelegerea nodurilor neuronale și a conexiunilor Lucrul cu neuroni, straturi și date de intrare și ieșire Înțelegerea perceptronilor cu un singur strat Diferențele dintre învățarea supravegheată și nesupravegheată Învățare Feedforward și Feedback Neural Networks Înțelegerea propagării înainte și a propagării invers Înțelegerea memoriei pe termen lung pe termen scurt (LSTM) Explorarea recurentei Neural Networks în practică Explorarea convoluțională Neural Networks în practică Îmbunătățirea modului Neural Networks Învățare

Prezentare generală a tehnicilor de învățare profundă utilizate în Telecom

    Rețele neuronale Procesarea limbajului natural Recunoașterea imaginilor Speech Recognition Analiza sentimentelor

Explorarea studiilor de caz de învățare profundă pentru Telecom

    Optimizarea rutării și a calității serviciului prin analiza în timp real a traficului de rețea. Predicția defecțiunilor rețelei și a dispozitivelor, întreruperile, creșterea cererii etc. Analiza apelurilor în timp real pentru a identifica comportamentul fraudulos. Analiza comportamentului clienților pentru a identifica cererea de produse și servicii noi. Procesarea unor volume mari de SMS-uri. Mesaje pentru a obține informații Speech Recognition pentru apelurile de asistență Configurarea SDN-urilor și a rețelelor virtualizate în timp real

Înțelegerea beneficiilor învățării profunde pentru Telecom

Explorarea diferitelor biblioteci de învățare profundă pentru Python

    TensorFlow Greu

Configurarea Python cu TensorFlow pentru Deep Learning

    Instalarea TensorFlow Python API Testarea TensorFlow Instalarea Configurarea TensorFlow pentru dezvoltare Antrenarea primului model de rețea neuronală TensorFlow

Configurarea Python cu Keras pentru Deep Learning

Construirea de modele simple de învățare profundă cu Keras

    Crearea unui model Keras Înțelegerea datelor dvs. Specificarea modelului dvs. de învățare profundă Compilarea modelului dvs. Potrivirea modelului dvs. Lucrul cu datele dvs. de clasificare Lucrul cu modelele de clasificare Utilizarea modelelor dvs.

Lucrul cu TensorFlow pentru Deep Learning pentru Telecom

    Pregătirea datelor Descărcarea datelor Pregătirea datelor de antrenament Pregătirea datelor de test Scalare intrări Folosind substituenți și variabile
Specificarea arhitecturii de rețea
  • Utilizarea funcției de cost
  • Folosind Optimizer
  • Utilizarea inițializatoarelor
  • Adaptarea rețelei neuronale
  • Construirea inferenței grafice
  • Pierderi
  • Instruire
  • Antrenarea modelului Graficul
  • Sesiunea
  • Bucla de tren
  • Evaluarea modelului Construirea graficului de evaluare
  • Evaluarea cu Eval Output
  • Modele de antrenament la scară
  • Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard
  • Practic: construirea unui model de predicție a renunțării la clienți Deep Learning folosind Python
  • Extinderea capacităţilor companiei dumneavoastră
  • Dezvoltarea de modele în cloud Folosind GPU-uri pentru a accelera învățarea profundă Aplicarea învățării profunde Neural Networks pentru viziunea computerizată, recunoașterea vocii și analiza textului
  • Rezumat și Concluzie
  • Cerințe

    • Experiență cu programarea Python
    • Familiaritate generală cu conceptele de telecomunicații
    • Familiaritate de bază cu statisticile și conceptele matematice

    Audiență

    • Dezvoltatorii
    • Științifici de date
      28 ore
     

    Numărul de participanți


    Dată început

    Dată sfârșit


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Mărturii (5)

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite