Kursplan
Övervakad inlärning: klassificering och regression
- Avvägning mellan bias och varians
- Logistisk regression som klassificerare
- Mäta klassificerarens prestanda
- Maskiner för stödvektorer
- Neurala nätverk
- Slumpmässiga skogar
Oövervakad inlärning: klustring, anomalidetetction
- Analys av huvudkomponenter
- autoencoders (autokodare)
Avancerade arkitekturer för neurala nätverk
- Faltningsneurala nätverk för bildanalys
- Återkommande neurala nätverk för tidsstrukturerade data
- Den långa korttidsminnescellen
Praktiska exempel på problem som AI kan lösa, t.ex.
- Bildanalys
- prognostisering av komplexa finansiella serier, såsom aktiekurser,
- Komplex mönsterigenkänning
- Behandling av naturligt språk
- System för rekommenderade användare
Programvaruplattformar som används för AI-tillämpningar:
- TensorFlow, Theano, Caffe och Keras
- AI i stor skala med Apache Spark: Mlib
Förstå begränsningarna med AI-metoder: felsätt, kostnader och vanliga svårigheter
- Överanpassning
- Bias i observationsdata
- Uppgifter saknas
- Förgiftning av neurala nätverk
Krav
Det finns inga särskilda krav som krävs för att delta i denna kurs.
Vittnesmål (5)
The trainer explained the content well and was engaging throughout. He stopped to ask questions and let us come to our own solutions in some practical sessions. He also tailored the course well for our needs.
Robert Baker
Kurs - Deep Learning with TensorFlow 2.0
Tomasz really know the information well and the course was well paced.
Raju Krishnamurthy - Google
Kurs - TensorFlow Extended (TFX)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Kurs - Natural Language Processing with TensorFlow
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
Kurs - TensorFlow for Image Recognition
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.