Schița de curs

Starea actuală a tehnologiei

  • Ce se foloseste
  • Ce poate fi utilizat potențial

IA bazată pe reguli

  • Simplificarea deciziei

Machine Learning

  • Clasificare
  • Clustering
  • Neural Networks
  • Tipuri de Neural Networks
  • Prezentarea exemplelor de lucru și discuții

Deep Learning

  • Vocabular de bază
  • Când să folosiți Deep Learning, când nu
  • Estimarea resurselor de calcul și a costurilor
  • Context teoretic foarte scurt pentru Deep Neural Networks

Deep Learning în practică (folosind în principal TensorFlow)

  • Pregătirea datelor
  • Alegerea funcției de pierdere
  • Alegerea tipului potrivit pe rețeaua neuronală
  • Acuratețe vs viteză și resurse
  • Antrenamentul rețelei neuronale
  • Măsurarea eficienței și a erorilor

Eșantion de utilizare

  • Detectarea anomaliilor
  • Recunoașterea imaginii
  • ADAS

Cerințe

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

  14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite