Návrh Školení

Aktuální stav technologie

  • Co se používá
  • Co může být potenciálně použito

Pravidla založené AI

  • Zjednodušení rozhodování

Strojové učení

  • Klasifikace
  • Shluková analýza (clustering)
  • Neuronové sítě
  • Druhy neuronových sítí
  • Představení pracujících příkladů a diskuse

Hluboké učení (Deep Learning)

  • Základní terminologie
  • Kdy použít hluboké učení, kdy ne
  • Odhadování výpočetních zdrojů a nákladů
  • Velmi stručné teoretické pozadí hlubokých neuronových sítí

Hluboké učení v praxi (především pomocí TensorFlow)

  • Příprava dat
  • Výběr funkce ztrát
  • Zvolení vhodného typu neuronové sítě
  • Přesnost vs. rychlost a zdroje
  • Trenování neuronové sítě
  • Měření efektivity a chyby

Vzorové použití

  • Detekce odchylek (anomaly detection)
  • Rozpoznávání obrazu
  • Pomocné systémy pro řidiče (ADAS)

Požadavky

Účastníci musí mít zkušenosti s programováním (jakýkoli jazyk) a inženýrské zázemí, ale nemusí během kurzu psát žádný kód.

 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie