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.
Kursplan
Övervakad inlärning: klassificering och regression
- Avvägning mellan bias och varians
- Logistisk regression som klassificerare
- Mäta klassificerarens prestanda
- Stöd vektor maskiner
- Neurala nätverk
- Slumpmässiga skogar
Oövervakad inlärning: klustring, avvikelsedetektering
- Analys av huvudkomponent
- autoencoders
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, t.ex. aktiekurser,
- Komplex mönsterigenkänning
- Behandling av naturligt språk
- Rekommendationssystem
Programvaruplattformar som används för AI-tillämpningar:
- TensorFlow, Theano, Caffe och Keras
- AI i stor skala med Apache Spark: Mlib
Förstå begränsningar med AI-metoder: felsätt, kostnader och vanliga svårigheter
- Överanpassning
- Bias i observationsdata
- Uppgifter saknas
- Förgiftning av neurala nätverk
Krav
Det finns inga specifika krav som krävs för att gå denna kurs.
28 timmar