Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Настоящо състояние на технологиите

  • Какво се използва
  • Какво би могло потенциално да се използва

Базиран на правила изкуствен интелект

  • Опростяване на вземането на решения

Машинно обучение

  • Класификация
  • Клъстериране
  • Невронни мрежи
  • Видове невронни мрежи
  • Представяне на работещи примери и дискусия

Дълбоко обучение

  • Основна терминология
  • Кога да използваме дълбоко обучение и кога не
  • Оценяване на изчислителни ресурси и разходи
  • Много кратка теоретична основа на дълбоките невронни мрежи

Дълбоко обучение на практика (основно с TensorFlow)

  • Подготовка на данните
  • Избор на функция на загубата
  • Избор на подходящ тип невронна мрежа
  • Точност спрямо скорост и ресурси
  • Обучение на невронна мрежа
  • Измерване на ефективност и грешка

Примерни приложения

  • Откриване на аномалии
  • Разпознаване на изображения
  • ADAS

Изисквания

Участниците трябва да имат опит в програмирането (на произволен език) и инженерен опит, но не се изисква да пишат код по време на курса.

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории