Duboko učenje
( 25 Moduli )

modul #1
Uvod u duboko učenje
Pregled dubokog učenja, istorije i aplikacija

modul #2
Matematički preduslovi
Pregled linearne algebre, računa i teorije vjerovatnoće

modul #3
Osnove neuronskih mreža
Uvod na umjetne neuronske mreže, perceptrone i višeslojne perceptrone

modul #4
Aktivacijske funkcije i povratno širenje
Aktivacijske funkcije, povratno širenje i spuštanje u gradijentu

modul #5
Izgradnja i obučavanje neuronskih mreža
Praktično iskustvo u izgradnji i obučavanje neuronskih mreža koristeći okvir dubokog učenja

modul #6
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Uvod u CNN, konvolucione slojeve i slojeve za udruživanje

modul #7
CNN Architectures
AlexNet, VGGNet, GoogLeNet i ResNet arhitekture

modul #8
Prenesi učenje i fino podešavanje
Upotreba unaprijed obučenih CNN modela i fino podešavanje za zadatke klasifikacije slika

modul #9
Rekurentne neuronske mreže (RNN)
Uvod u RNN, jednostavne RNN, i LSTM mreže

modul #10
RNN arhitekture
GRU, dvosmjerni RNN i modeli enkoder-dekoder

modul #11
modeli od sekvence do sekvence
mašinsko prevođenje, chatbotovi i modeli od sekvence do sekvence

modul #12
Generativni modeli
Uvod u generativne modele, GAN-ove i VAE-ove

modul #13
Autoenkoderi i varijacijski automatski koderi
Smanjenje dimenzionalnosti, autoenkoderi i VAE-ovi

modul #14
Generativne adversarijske mreže (GAN-ovi)
GAN-ovi, DCGAN-ovi i uslovni GAN-ovi

modul #15
Deep Reinforcement Learning
Uvod u učenje s pojačavanjem, Q-učenje i gradijenti politike

modul #16
Algoritmi dubokog učenja s pojačavanjem
DDPG, metode glumca i kritičara, i AlphaGo

modul #17
Učenje i grupiranje bez nadzora
K-srednja, hijerarhijsko grupisanje i smanjenje dimenzionalnosti

modul #18
Duboko učenje za obradu prirodnog jezika
Ugrađivanje riječi, jezički modeli i klasifikacija teksta

modul #19
Mehanizmi pažnje
Pažnja u NLP-u, transformatorima i BERT-u

modul #20
Deep Learning for Computer Vision
Detekcija objekata, segmentacija i praćenje

modul #21
Deep Learning Frameworks
TensorFlow, PyTorch, i Keras

modul #22
Evaluacija modela i podešavanje hiperparametara
Metrika evaluacije modela, podešavanje hiperparametara i unakrsna validacija

modul #23
Deployment and Production Deep Learning
Primjena modela, posluživanje modela i proizvodnja

modul #24
Etika i pravičnost u dubokom učenju
Etička razmatranja, pristrasnost i pravičnost u modelima dubokog učenja

modul #25
Završetak i zaključak kursa
Planiranje sljedećih koraka u karijeri dubokog učenja

Spremni za učenje, podijelite i takmičite se?