Struttura del corso
Deep Learning vs Machine Learning vs Altri Metodi
- Quando il Deep Learning è adatto
- I limiti del Deep Learning
- Confronto tra accuratezza e costo di diversi metodi
Panoramica dei Metodi
- Rete e Livelli
- Inoltramento / Retroazione: le computazioni essenziali dei modelli a strati composti.
- Perdita: il compito da apprendere è definito dalla perdita.
- Solver: lo solver coordina l'ottimizzazione del modello.
- Catalogo di Strati: lo strato è l'unità fondamentale di modellazione e calcolo
- Convoluzione
Metodi e Modelli
- Backprop, modelli modulari
- Modulo Logsum
- RBF Net
- Perdita MAP/MLE
- Trasformazioni nello Spazio dei Parametri
- Modulo Convoluzionale
- Apprendimento Basato sul Gradiente
- Energia per l'inferenza,
- Obiettivo per l'apprendimento
- PCA; NLL:
- Modelli di Variabili Latenti
- Modelli Probabilistici LVM
- Funzione di Perdita
- Rilevamento con Fast R-CNN
- Sequenze con LSTMs e Visione + Linguaggio con LRCN
- Predizione Pixelwise con FCNs
- Design del Framework e Futuro
Strumenti
- Caffe
- Tensorflow
- R
- Matlab
- Altri...
Requisiti
È richiesta la conoscenza di un qualsiasi linguaggio di programmazione. La familiarità con il Machine Learning non è obbligatoria ma è benefica.
Recensioni (3)
Hunter è fantastico, molto coinvolgente, estremamente competente e affabile. Ben fatto.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Corso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduzione automatica
L'istruttore era un professionista nel campo e ha correlato la teoria con l'applicazione in modo eccellente
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Corso - Applied AI from Scratch in Python
Traduzione automatica
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Corso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traduzione automatica
