Tento kurz je nadstavbou na kurz Jak algoritmy vidí a čtou v machine learningu ”. Naučíte sa jak natrénovat neurónovou síť pomocí knihovny Keras tak, jako se to dělá v praxi. Půjdeme víc do hloubky a budeme techničtější. Naučíte se všechny důležité koncepty, které budete potřebovat v praxi. Vyzkoušíte si svou první konvoluční neuronovou síť a využijete předtrénovaný model na velkém množství dat. Naučíte se, jak takovýto model stáhnout a použít pro vaše obrázkové projekty. V posledný časti se n ...
Cena kurzu: ...
15.000 Kč / Kurz
... včetně DPH: 18.150 Kč / Kurz
Objednat - pro přihlášení na kurz/školení klikněte na zvolený termín školení a místo konání
Podobný kurzBrno - Jihomoravský MS Word – efektivní práce s textemMS Word - For Beginners - ICT Pro s.r.o. – Kurzy, školení, konzultace ICT a Soft Skills
... cena: 28.002.800CZKCZK/Kurz (33.883.388 CZKCZK/Kurz včetně DPH) ...Jiná měna platby za kurz : CZKCZK/Kurz
^
... pro objednání kurzu klikněte na zvolený termín školení
a/nebo je možno poslat:
Nezávazná přihláška - pokud Vám nevyhovují v současnosti nabízené termíny kurzů nebo pokud není k dispozici termín kurzu
Popis kurzu Neuronové sítě, text a obrázky v Pythonu
Kurz je určen pro ...
Cílová skupina:
Software engineers
Risk managers
STEM backgrounds
Database specialists
Data analysts
Lektoři kurzu
Lektoři z firmy: DataScript s.r.o.
[Kurz] Program kurzu (obsah přednášky/semináře/rekvalifikace/studia) ...
:
Software engineers
Risk managers
STEM backgrounds
Database specialists
Data analysts
Osnova :
Neuronové sítě
Trénování neuronových sítí pomocí backpropagation
Náhodná inicilizace
Optimalizační algoritmy, gradient descent, momentum, rmsprop, adam
Nákladová funkce
Regularizáce, early stopping, dropout
Problém mizícího a explodujícího gradientu
Batch normalizace
Praktické rozsiahle cvičení na natrénování neuronové sítě v Keras a použití výše uvedených konceptů v Keras
Počítačové vidění
Zopakování konvoluce a konvoluční neuronoví sítě
Hyperparametry konvoluční neuronové sítě jako padding, stride a pooling
Předtrénované modely a přenesené učení, finetuning
Klasifikace obrázků
Cvičení v Jupyter Notebooku na natrénování konvoluční neuronové sítě, klasifikace obrázků a přenesené učení pomocí předtrénovaných modelů
Zpracovaní přirozeného jazyka
Embeddingy jako číselné reprezentace textu
Word2vec: Continuous Bag of Words, Skipgram => algoritmy na natrénování embeddingů
Vlasnosti embeddingů
Měření podobnosti embeddingů
fastText: knihovna na efektivní trénování embeddingů a na stáhnutí předtrénovaných embeddingů.
Cvičení v Jupyter Notebooku na natrénování vlastních embedingů, na klasifikaci textu a na přenesené učení pomocí stáhnutých embeddingů z fastText knihovny Předpoklady účastníka:
Předcházející zkušenost s Pythem
Základní představa o neuronových sítích
Schopnost pracovat s Jupyter Notebooky
Technické předpoklady:
Počítač s přístupem na internet během doby trvaní školení
Aktualizovaný internetový prohlížec Google Chrome, Microsoft Edge alebo Mozilla Firefox
Budeme pracovat v prostředí Jupyter. V posledních dnech před školením dostanete instrukce na přípravu prostředí tak, aby jste školení efektivně absolvovali
[Školení] Další popis kurzu (úroveň, minimální znalosti, informace o cenách kurzu) ...
Předpoklady účastníka:
Předcházející zkušenost s Pythem
Základní představa o neuronových sítích
Schopnost pracovat s Jupyter Notebooky
Technické předpoklady:
Počítač s přístupem na internet během doby trvaní školení
Aktualizovaný internetový prohlížec Google Chrome, Microsoft Edge alebo Mozilla Firefox
Budeme pracovat v prostředí Jupyter. V posledních dnech před školením dostanete instrukce na přípravu prostředí tak, aby jste školení efektivně absolvovali