Ingyenes tananyag

Bevezetés a mélytanulásba

8 lecke arról, hogyan tanulnak a neurális hálók a nyers adatból. Végigmegyünk a mesterséges neurontól a mély hálók tanításán, a túltanulás kezelésén, a szekvenciamodelleken és a figyelem mechanizmuson, a konvolúciós hálókon, a generatív modelleken és a megerősítéses tanuláson. A tananyag a MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning szerkezetét követi, magyar feldolgozásban. Matematikai előképzettség hasznos, de a fogalmakat végig szemléletesen tárgyaljuk.

KD AI Academy · Kalmár Dániel

01Mi a mélytanulás, és miért most 02A perceptron és a mesterséges neuron 03Neurális hálók tanítása 04Túltanulás és regularizáció 05Szekvenciamodellek és a figyelem mechanizmus 06Konvolúciós neurális hálók és a gépi látás 07Generatív mélytanulás 08Megerősítéses tanulás és a mélytanulás határai

Ha végigért

Záróteszt és tanúsítvány

10 feleletválasztós kérdés, 15 perc. Ha sikeresen teljesíted, a tanúsítvány automatikusan, egyedi sorszámmal kiállításra kerül.

Záróteszt kitöltése

Forrás

A tananyag a MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning kurzus szerkezetét és fogalmait követi (Alexander Amini, Ava Soleimany, introtodeeplearning.com), magyar feldolgozásban.