Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Řízené učení: klasifikace a regrese
- Bias-variance trade off Logistická regrese jako klasifikátor Měření výkonu klasifikátoru Podpora vektorové stroje Neuronové sítě Náhodné lesy
Učení bez dozoru: shlukování, detekce anomálií
- autokodéry pro analýzu hlavních komponent
Pokročilé architektury neuronových sítí
- konvoluční neuronové sítě pro analýzu obrazu rekurentní neuronové sítě pro časově strukturovaná data buňka dlouhodobé krátkodobé paměti
Praktické příklady problémů, které umí AI vyřešit, např
- analýza obrazu předpovídání komplexních finančních řad, jako jsou ceny akcií, komplexní systémy rozpoznávání vzorů pro zpracování přirozeného jazyka
Softwarové platformy používané pro aplikace AI:
- TensorFlow, Theano, Caffe a Keras AI v měřítku s Apache Spark: Mlib
Pochopte omezení metod umělé inteligence: způsoby selhání, náklady a běžné potíže
- přehnané zkreslení v pozorovacích datech chybějící data otrava neuronovou sítí
Požadavky
Pro účast v tomto kurzu nejsou vyžadovány žádné zvláštní požadavky.
28 hodiny