Kurzusleírás

A technológia jelenlegi állása

  • Mit használnak
  • Ami potenciálisan használható

Szabály alapú AI

  • A döntés egyszerűsítése

Machine Learning

  • Osztályozás
  • Klaszterezés
  • Neural Networks
  • A Neural Networks típusai
  • Működési példák bemutatása és megbeszélése

Deep Learning

  • Alapszókincs
  • Mikor kell használni a Deep Learning-t, mikor nem
  • Számítási erőforrások és költségek becslése
  • Nagyon rövid elméleti háttér a Deephez Neural Networks

Deep Learning a gyakorlatban (főleg TensorFlow használatával)

  • Adatok előkészítése
  • Veszteségfüggvény kiválasztása
  • A megfelelő típus kiválasztása a neurális hálózaton
  • Pontosság vs sebesség és erőforrások
  • Neurális hálózat képzése
  • A hatékonyság és a hiba mérése

Mintahasználat

  • Anomália észlelése
  • Képfelismerés
  • ADAS

Követelmények

A résztvevőknek programozási tapasztalattal (bármilyen nyelven) és mérnöki háttérrel kell rendelkezniük, de nem kötelező kódot írniuk a tanfolyam során.

  14 Hours
 

Résztvevők száma


Tanfolyam kezdete

Tanfolyam vége


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vélemények (1)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák