Kurzusleírás

Az Google Colab bemutatása a Deep Learning számára

  • Az Google Colab áttekintése
  • Az Google Colab beállítása
  • Navigálás az Google Colab felületén

Bevezetés a Deep Learning-ba

  • A mély tanulás áttekintése
  • A mély tanulás fontossága
  • A mélytanulás alkalmazásai

Megértés Neural Networks

  • Bevezetés a neurális hálózatokba
  • Neurális hálózatok architektúrája
  • Aktiválási funkciók és rétegek

Kezdő lépések a TensorFlow használatával

  • A TensorFlow áttekintése
  • TensorFlow beállítása az Google Colabban
  • Alapvető TensorFlow műveletek

Deep Learning modellek építése TensorFlow

  • Neurális hálózati modellek készítése
  • Neurális hálózatok képzése
  • A modell teljesítményének értékelése

Haladó TensorFlow technikák

  • Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) megvalósítása
  • Ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) megvalósítása
  • Tanulás átvitele a TensorFlow segítségével

Adatok előfeldolgozása a Deep Learning számára

  • Adatkészletek előkészítése a képzéshez
  • Adatkiegészítési technikák
  • Nagy adathalmazok kezelése az Google Colabban

Deep Learning modellek optimalizálása

  • Hiperparaméter hangolás
  • Szabályosítási technikák
  • Modelloptimalizálási stratégiák

Együttműködési Deep Learning projektek

  • Megosztás és együttműködés jegyzetfüzeteken
  • Valós idejű együttműködési funkciók
  • Az együttműködési projektek legjobb gyakorlatai

Tippek és bevált gyakorlatok

  • Hatékony mély tanulási technikák
  • A gyakori buktatók elkerülése
  • A modell teljesítményének javítása

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulás alapismeretei
  • Python programozási tapasztalat

Közönség

  • Adattudósok
  • Szoftverfejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák