Kurzusleírás

Bevezetés az Neural Networks megismerésébe

  1. Mire használható az Neural Networks
  2. A neuronhálózatok jelenlegi alkalmazási státusza
  3. Neural Networks vs regressziós modellek
  4. Felügyelt és fel nem ügyelt tanulás

A rendelkezésre álló csomagok áttekintése

  1. nnet, neuralnet és más csomagok
  2. A csomagok közötti különbségek és korlátaik
  3. Neuronhálózatok vizualizálása

Neural Networks alkalmazása

  • Neuronok és neuronhálózatok fogalma
  • A szimulált agy egyszerű modellje
  • Az opportunities neuron
  • XOR problémák és az értékek eloszlásának természete
  • A szigmoidális polimorf természete
  • Más aktiválási funkciók
  • Neuronhálózatok felépítése
  • A neuronok összekötésének fogalma
  • Neuronhálózatok csomópontjaként
  • Hálózat felépítése
  • Neuronok
  • Rétegek
  • Skálák
  • Bemeneti és kimeneti adatok
  • 0 és 1 közötti tartomány
  • Normalizálás
  • Neural Networks tanulása
  • Hátrapropagáció
  • A propagáció lépései
  • Hálózati tanulási algoritmusok
  • Alkalmazási terület
  • Becslés
  • Problémák közelítési lehetőségével
  • Példák
  • OCR és képmintaelemzés
  • Más alkalmazások
  • Neuronhálózati modell implementálása részvénypiaci árpredikcióra

Követelmények

Programming bárminemű programozási nyelv ajánlott.

 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák