Cursul își propune să introducă participanții în lumea deep learning, folosind limbajul de programare Python și biblioteca TensorFlow. Cursul explorează conceptele fundamentale ale rețelelor neurale, precum funcțiile de activare, optimizarea parametrilor și prevenirea overfitting-ului.
Participanții vor învăța să construiască și să optimizeze modele de învățare profundă, precum și să le aplice în situații practice. De asemenea, cursul acoperă modalitățile de reducere a overfitting-ului și punerea în practică a cunoștințelor acumulate pentru rezolvarea unor probleme clasice din domeniul învățării automate.
• Conceptul și funcționarea rețelelor neurale, precum și baza teoretică a acestora.
• Principalele concepte și termeni utilizați în contextul rețelelor neurale.
• Strategiile și tehnici pentru optimizarea parametrilor rețelelor neurale în vederea obținerii performanțelor dorite.
• Utilizarea framework-ului Tensorflow și aplicarea practică pentru construirea unei aplicații bazate pe rețele neurale.
• Diversele metode de reducere a overfitting-ului și importanța acestora în contextul rețelelor neurale.
• Cum să aplice cunoștințele dobândite în cadrul cursului pentru rezolvarea problemelor practice legate de rețelele neurale.
- Cunoștințe de bază în programare în Python (structuri de date și controlul fluxului).
- Fundamente de algebră liniară și calcul diferențial.
- O înțelegere a conceptelor fundamentale de machine learning.
- Experiență cu librării Python pentru machine learning, cum ar fi NumPy, Pandas și Scikit-learn.
- Cunoștințe de bază ale rețelelor neurale.
• Ce sunt rețelele neurale și ce stă la baza lor
• Conceptele de bază ale rețelelor neurale
• Cum se optimizează parametrii unor rețele neurale
• Familiarizarea cu Tensorflow și realizarea unei aplicații practice
• Principalele modalități de reducere a overfitting-ului
• Punerea în practică a cunoștințelor acumulate
Nu sunt recomandări în acest moment.
În urma acestui curs, veți primi un certificat de absolvire.