Strojno učenje
( 24 Moduli )

modul #1
Uvod u strojno učenje
Pregled strojnog učenja, vrste strojnog učenja i važnost strojnog učenja

modul #2
Matematičke osnove
Linearna algebra, račun, vjerojatnost i statistika

modul #3
Pretprocesiranje podataka
Čišćenje podataka, skaliranje značajki, normalizacija i odabir značajki

modul #4
Nadzirano učenje
Uvod u nadzirano učenje, regresiju i klasifikaciju

modul #5
Linearna regresija
Jednostavna i višestruka linearna regresija, cijena funkcija i gradijentni pad

modul #6
Logistička regresija
Logistička regresija, sigmoidna funkcija i troškovna funkcija

modul #7
Stabla odlučivanja
Uvod u stabla odlučivanja, entropiju i dobitak informacija

modul #8
Slučajni Šume
Učenje ansambla, nasumične šume i podešavanje hiperparametara

modul #9
Support Vector Machines
Uvod u SVM-ove, trik jezgre i SVM-ove s mekom marginom

modul #10
Učenje bez nadzora
Uvod u učenje bez nadzora, grupiranje i smanjenje dimenzionalnosti

modul #11
K-znači klasteriranje
K-means klastering algoritam, troškovna funkcija i Lloydsov algoritam

modul #12
Hijerarhijsko grupiranje
Hijerarhijsko grupiranje, aglomerativno i razdvajajuće klasteriranje

modul #13
Analiza glavnih komponenti
Uvod u PCA, svojstvene vrijednosti i svojstvene vektore

modul #14
Osnove dubokog učenja
Uvod u duboko učenje, neuronske mreže i perceptron

modul #15
Konvolucijske neuronske mreže
Uvod u CNN-ove , konvolucijski slojevi i slojevi udruživanja

modul #16
Rekurentne neuronske mreže
Uvod u RNN, LSTM i GRU

modul #17
Obrada prirodnog jezika
Uvod u NLP, pretprocesiranje teksta i umetanje riječi

modul #18
Procjena i odabir modela
Metrike za evaluaciju, prekomjerno opremanje i tehnike odabira modela

modul #19
Podešavanje hiperparametara
Uvod u podešavanje hiperparametara, pretraživanje mreže i nasumično pretraživanje

modul #20
Primjena modela
Implementacija modela strojnog učenja, posluživanje modela i razmatranja

modul #21
Etika i pravednost u strojnom učenju
Pristranost i pravednost u strojnom učenju, etici i transparentnosti

modul #22
Studije slučaja u strojnom učenju
Stvarno svjetske primjene strojnog učenja, studije slučaja i projekti

modul #23
Napredne teme u strojnom učenju
Napredne teme u strojnom učenju, uključujući učenje s pojačanjem i generativne modele

modul #24
Završetak tečaja i zaključak
Planiranje sljedećih koraka u karijeri strojnog učenja

Spremni ste učiti, dijeliti i natjecati se?