Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Dohledované učení: klasifikace a regrese
- Strojové učení v Pythonu: úvod do API scikit-learn
- lineární a logistická regrese
- podpórovací vektorové machine (SVM)
- neuronové sítě
- náhodný les
- Nastavení end-to-end pipeline dohledovaného učení pomocí scikit-learn
- práce se soubory s daty
- doplňování chybějících hodnot
- práce s kategoriálními proměnnými
- vizualizace dat
Frameworky v Pythonu pro AI aplikace:
- TensorFlow, Theano, Caffe a Keras
- AI ve velkém měřítku s Apache Spark: Mlib
Pokročilé architektury neuronových sítí
- konvoluční neuronové sítě pro analýzu obrazů
- rekurentní neuronové sítě pro časově strukturovaná data
- článek dlouhé a krátkodobé paměti (LSTM)
Nedohledované učení: klasterizace, detekce anomalií
- implementace analýzy hlavních složek (PCA) pomocí scikit-learn
- implementace autoencoderů v Keras
Praктические примеры problémů, které může AI vyřešit (praktická cvičení pomocí Jupyter notebooks), např.
- analýza obrazů
- předpověď složitých finančních řad, jako jsou ceny akcií,
- složitá rozpoznávání vzorů
- průmyslové zpracování přirozeného jazyka
- rekomendační systémy
Pochopení omezení metod AI: módy selhání, náklady a běžné obtíže
- přepřizpůsobení
- rovnováha mezi zkreslením a rozptylem
- zkreslení v pozorovacích datech
- otrava neuronových sítí
Aplikační projekt (volitelné)
Požadavky
Pro návštěvu tohoto kurzu nejsou stanoveny žádné specifické požadavky.
28 Hodiny
Reference (2)
Že se používala skutečná společenská data. Trainer měl velmi dobrý přístup tím, že tréninky podporoval účastí a soutěží.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurz - Applied AI from Scratch in Python
Přeloženo strojem
Trainer byl profesionál v dané oblasti a skvěle spojoval teorii s praktickým využitím.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Kurz - Applied AI from Scratch in Python
Přeloženo strojem
