Schița de curs

Starea actuală a tehnologiei

  • Ce este utilizat
  • Ce ar putea fi potențial utilizat

AI bazat pe reguli

  • Simplificarea deciziilor

Învățarea Automată

  • Clasificare
  • Clustering
  • Rețele Neuronale
  • Tipuri de Rețele Neuronale
  • Prezentarea exemplelor practice și discuții

Învățarea Profundă

  • Vocabular de bază
  • Când să folosești Învățarea Profundă, când nu
  • Estimarea resurselor de calcul și a costurilor
  • Scurt fundal teoretic al Rețelelor Neuronale Profunde

Învățarea Profundă în practică (folosind în principal TensorFlow)

  • Pregătirea Datelor
  • Alegerea funcției de pierdere
  • Alegerea tipului adecvat de rețea neuronală
  • Precizie vs viteză și resurse
  • Antrenarea rețelei neuronale
  • Măsurarea eficienței și a erorilor

Exemple de utilizare

  • Detectarea anomaliilor
  • Recunoașterea imaginilor
  • ADAS

Cerințe

Participanții trebuie să aibă experiență în programare (orice limbaj) și un fundal de inginerie, dar nu este necesar să scrie cod în timpul cursului.

 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite