Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Aktuální stav technologie

  • Co se v současnosti používá
  • Co by mohlo být v budoucnu využito

Pravidlově řízená AI

  • Zjednodušení rozhodovacích procesů

Strojové učení

  • Klasifikace
  • Shlukování
  • Neuronové sítě
  • Typy neuronových sítí
  • Představení praktických příkladů a diskuze

Hluboké učení

  • Základní terminologie
  • Kdy použít hluboké učení a kdy ne
  • Odhad potřebných výpočetních zdrojů a nákladů
  • Stručný teoretický úvod do hlubokých neuronových sítí

Hluboké učení v praxi (převážně pomocí TensorFlow)

  • Příprava dat
  • Výběr funkce ztráty
  • Volba vhodného typu neuronové sítě
  • Přesnost versus rychlost a dostupné zdroje
  • Trénování neuronové sítě
  • Měření efektivity a chybovosti modelu

Příklady využití

  • Detekce anomálií
  • Rozpoznávání obrazu
  • ADAS – systémy asistované jízdy

Požadavky

Účastníci by měli mít zkušenosti s programováním (v jakémkoli jazyce) a technické vzdělání; během kurzu však není nutné žádný kód psát.

 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie