Schița de curs
Învățare Profundă vs Învățare Automată vs Alte Metode
- Când este potrivită Învățarea Profundă
- Limitele Învățării Profunde
- Compararea acurateței și costului diferitelor metode
Prezentare Generală a Metodelor
- Rețele și Straturi
- Înainte/Înapoi: calculele esențiale ale modelelor compoziționale stratificate.
- Pierdere: sarcina de învățat este definită de pierdere.
- Solver: solverul coordonează optimizarea modelului.
- Catalog de Straturi: stratul este unitatea fundamentală de modelare și calcul
- Convoluție
Metode și modele
- Backprop, modele modulare
- Modul Logsum
- RBF Net
- Pierdere MAP/MLE
- Transformări ale Spațiului de Parametri
- Modul Convoluțional
- Învățare Bazată pe Gradient
- Energie pentru inferență,
- Obiectiv pentru învățare
- PCA; NLL:
- Modele cu Variabile Latente
- Modele Probabiliste LVM
- Funcție de Pierdere
- Detecție cu Fast R-CNN
- Secvențe cu LSTMs și Vizualizare + Limbaj cu LRCN
- Predicție pe Pixel cu FCNs
- Proiectarea cadrului și viitorul
Instrumente
- Caffe
- Tensorflow
- R
- Matlab
- Altele...
Cerințe
Este necesară cunoașterea oricărui limbaj de programare. Familiaritatea cu Învățarea Automată nu este obligatorie, dar este benefică.
Mărturii (3)
Hunter este minunat, foarte implicat, extrem de cunoscător și plăcut. Foarte bine făcut.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Tradus de catre o masina
Instrutorul era un profesionist în domeniul subiectului și a legat teoria cu aplicația excelente.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curs - Applied AI from Scratch in Python
Tradus de catre o masina
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Tradus de catre o masina
