Дълбоко обучение с Python

Name: Дълбоко обучение с Python
Price: 840 EUR

Курсът има за цел да въведе участниците в света на дълбокото обучение, използвайки езика за програмиране Python и библиотеката TensorFlow. Курсът изследва фундаментални концепции за невронни мрежи като функции за активиране, оптимизиране на параметри и предотвратяване на пренастройване.

Участниците ще се научат да изграждат и оптимизират модели за дълбоко обучение, както и да ги прилагат в практически ситуации. Курсът също така обхваща начини за намаляване на прекомерното оборудване и прилагане на получените знания за решаване на класически проблеми с машинно обучение.

Към кого е адресирано?

Курсът е насочен към ИТ специалисти, изследователи, студенти и ентусиасти, които се интересуват от задълбочено обучение и разработване на решения, базирани на невронни мрежи. Предишни познания по програмиране и машинно обучение на Python са плюс, но не са задължителни.

Курсът е подходящ за тези, които искат да навлязат в областта на изкуствения интелект и да разберат как техниките за дълбоко обучение могат да бъдат приложени за решаване на сложни проблеми в различни области като анализ на данни, разпознаване на изображения, обработка на естествен език и други свързани области.

Какво ще научите?

• Концепцията и работата на невронните мрежи, както и тяхната теоретична основа.
• Основни понятия и термини, използвани в контекста на невронните мрежи.
• Стратегии и техники за оптимизиране на параметрите на невронните мрежи с цел постигане на желаната производителност.
• Използване на рамката Tensorflow и практическо приложение за изграждане на приложение, базирано на невронни мрежи.
• Различните методи за намаляване на пренастройването и тяхното значение в контекста на невронните мрежи.
• Как да приложим знанията, придобити в курса, за решаване на практически задачи, свързани с невронните мрежи.

Предпоставки:

Основни познания по програмиране в Python (структури от данни и контролен поток).
Основи на линейната алгебра и диференциалното смятане.
Разбиране на основните концепции за машинно обучение.
Опит с библиотеки за машинно обучение на Python като NumPy, Pandas и Scikit-learn.
Основни познания за невронни мрежи.

График на курса:

Материалите на курса са на английски език. Обучението се води на румънски език.

• Какво представляват невронните мрежи и какво стои зад тях
• Основни понятия за невронни мрежи
• Как да оптимизираме параметрите на невронните мрежи
• Запознаване с Tensorflow и създаване на практическо приложение
• Основните начини за намаляване на прекомерното оборудване
• Прилагане на придобитите знания на практика

Препоръчваме да продължите с:

Към момента няма препоръки.

Сертификационни програми

След този курс ще получите сертификат за завършен курс.