Sügav õppimine
( 25 Moodulid )

moodul #1
Süvaõppe sissejuhatus
Ülevaade süvaõppest, ajaloost ja rakendustest

moodul #2
Matemaatilised eeldused
Lineaaralgebra, arvutuse ja tõenäosusteooria ülevaade

moodul #3
Närvivõrkude põhitõed
Sissejuhatus tehisnärvivõrkudele, pertseptronidele ja mitmekihilistele pertseptronidele

moodul #4
Aktiveerimisfunktsioonid ja tagasilevi
Aktiveerimisfunktsioonid, tagasilevi ja gradiendi laskumine

moodul #5
Närvivõrkude loomine ja treenimine
Tegelik kogemus ehitamisel ja närvivõrkude koolitamine süvaõpperaamistiku abil

moodul #6
Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id)
Sissejuhatus CNN-idesse, konvolutsioonikihtidesse ja koondamiskihtidesse

moodul #7
CNN-i arhitektuurid
AlexNet, VGGNet, GoogLeNet ja ResNet arhitektuurid

moodul #8
Ülekandmine ja peenhäälestus
Eelkoolitatud CNN-mudelite kasutamine ja peenhäälestus kujutiste klassifitseerimise ülesannete jaoks

moodul #9
Korduvad närvivõrgud (RNN-id)
Sissejuhatus RNN-idesse, lihtsatesse RNN-idesse, ja LSTM-võrgud

moodul #10
RNN-i arhitektuurid
GRU, kahesuunalised RNN-id ja kodeerija-dekoodri mudelid

moodul #11
järjestus-järjestusmudelid
masintõlge, vestlusrobotid ja järjestus-järjestusmudelid

moodul #12
Generatiivsed mudelid
Sissejuhatus generatiivsetesse mudelitesse, GAN-i ja VAE-sse

moodul #13
Autokodeerijad ja variatsioonilised automaatkodeerijad
Dimensioonide vähendamine, automaatkodeerijad ja VAE-d

moodul #14
Generatiivsed vastastikused võrgud (GAN)
GAN-id, DCGAN-id ja tingimuslikud GAN-id

moodul #15
Sügav tugevdav õpe
Sissejuhatus tugevdavasse õppesse, Q-õppesse ja poliitikagradiendid

moodul #16
Sügava tugevdamise õppealgoritmid
DDPG, näitlejakriitika meetodid, ja AlphaGo

moodul #17
Järelevalveta õppimine ja rühmitamine
K-vahendid, hierarhiline rühmitamine ja dimensioonide vähendamine

moodul #18
Süvaõpe loomuliku keele töötlemiseks
Sõna manustused, keelemudelid ja teksti klassifikatsioon

moodul #19
Tähelepanumehhanismid
Tähelepanu NLP-s, transformaatorites ja BERT-is

moodul #20
Deep Learning for Computer Vision
Objektide tuvastamine, segmenteerimine ja jälgimine

moodul #21
Süvaõppe raamistikud
TensorFlow, PyTorch, ja Keras

moodul #22
Mudelite hindamine ja hüperparameetrite häälestamine
Mudelite hindamismõõdikud, hüperparameetrite häälestamine ja ristvalideerimine

moodul #23
Deep Learning Deployment and Production
Mudeli juurutamine, mudeli teenindamine ja tootmine

moodul #24
Eetika ja õiglus süvaõppes
Eetilised kaalutlused, kallutatus ja õiglus süvaõppe mudelites

moodul #25
Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte
Süvaõppe karjääri järgmiste sammude kavandamine

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Autoriõigus 2025 @ wizape.com
Kõik õigused kaitstud