План на курса

Въведение в Neural Networks

  1. Какво са Neural Networks
  2. Какво е текущият статус на применението на невронни мрежи
  3. Neural Networks срещу регресионни модели
  4. Надзървано и ненадзървано обучение

Преглед на наличните пакети

  1. nnet, neuralnet и други
  2. Разлики между пакетите и тяхните ограничения
  3. Визуализиране на невронни мрежи

Прилагане на Neural Networks

  • Концепция за неврони и невронни мрежи
  • Упростена модель на мозъка
  • Възможности на невроните
  • Проблем XOR и природата на разпределението на стойностите
  • Полиморфната природа на сигмоидата
  • Други активиращи функции
  • Конструкция на невронни мрежи
  • Концепция за свързване на неврони
  • Невронни мрежи като възли
  • Сграждане на мрежа
  • Неврони
  • Слоеве
  • Мащаби
  • Входни и изходни данни
  • Диапазон 0 до 1
  • Нормализация
  • Учене на Neural Networks
  • Обратна промивка
  • Стъпки за промивка
  • Алгоритми за обучение на мрежите
  • Диапазон на приложенията
  • Оценка
  • Проблеми с възможността за приближение от
  • Примери
  • OCR и разпознаване на образци в изображения
  • Други приложения
  • Имплементация на задача за моделиране на невронна мрежа за предвиждане на цените на акциите на публично търгувани компании

Изисквания

Programming в някакво програмно език по избор.

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории