Kurzusleírás

Bevezetés a Neurális Hálózatokba

  1. Mik azok a Neurális Hálózatok
  2. A neurális hálózatok alkalmazásának jelenlegi helyzete
  3. Neurális hálózatok vs regressziós modellek
  4. Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás

Elérhető csomagok áttekintése

  1. nnet, neuralnet és mások
  2. A csomagok közötti különbségek és korlátaik
  3. Neurális hálózatok vizualizálása

Neurális Hálózatok Alkalmazása

  • Neuronok és neurális hálózatok fogalma
  • Az agy egyszerűsített modellje
  • A neuronok lehetőségei
  • XOR probléma és az értékek eloszlásának jellege
  • A szigmoidális polimorf jellege
  • Egyéb aktivációs függvények
  • Neurális hálózatok felépítése
  • A neuronok összekapcsolásának fogalma
  • Neurális hálózat csomópontokként
  • Hálózat építése
  • Neuronok
  • Rétegek
  • Skálák
  • Bemeneti és kimeneti adatok
  • 0 és 1 közötti tartomány
  • Normalizálás
  • Neurális hálózatok tanítása
  • Visszaterjesztés
  • A terjesztés lépései
  • Hálózati tanulási algoritmusok
  • Alkalmazási terület
  • Becslés
  • A közelítés lehetőségével kapcsolatos problémák
  • Példák
  • OCR és képfelismerés
  • Egyéb alkalmazások
  • Neurális hálózat implementálása a tőzsdei árfolyamok előrejelzésére

Követelmények

Programozási ismeretek bármilyen programozási nyelven ajánlottak.

 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák