Neuraaliverkon kurssi pythonin kanssa

Tämä hermosoluverkkojen kulku python -osoitteiden kanssa perusteista Python -hermoverkkojen edistyneisiin sovelluksiin. Tutkitaan keinotekoisten neuronien, mallien, kuten Tensorflow- ja Keras -kirjakauppojen, kuten Tensorflow ja Keras, keskeisiä käsitteitä. Opit syvistä verkoista (DNN), konvoluutiosta (CNN) ja toistuvista (RNN/LSTM) käytännöllisestä lähestymistavasta tekniikoiden, kuten säätämis-, aktivointi- ja retropropiointitoimintojen, käytössä. Lisäksi kurssi esittelee kilpailevat generatiiviset verkot (GAN) ja itse -chirerit, jotka soveltavat näitä malleja todellisissa ongelmissa, kuten väliaikaisessa kuvan ja sarjojen käsittelyssä. Voit hallita keinotekoisen älykkyyden ja hermoverkkojen kentän.

- Ymmärrä keinotekoisten neuronien ja hermosoluverkkojen rakenne ja toiminta. - Levitä retropropagation -algoritmeja ja optimointitekniikoita hermosoluverkoissa. - Toteuta Python -neuronaaliverkot käyttämällä kirjastoja, kuten keras ja tensorflow - Kehitä syviä verkkomalleja tiedon luokittelua ja regressiota varten. - Rakenna konvoluutioverkkoja ja käytä niitä kuvankäsittelyyn. - Ymmärrä toistuvien verkkojen käyttö ajallisissa sekvensseissä ja LSTM: ssä. - Tutustu GAN: n ja itsebakteerien toteuttamiseen tiedonmuodostukseen.

Tämän Python -hermoverkkojen lopussa voit työskennellä hermoverkkojen, koneoppimistekniikan, tietotekniikan tai tekoälyn asiantuntijan kehittämisessä. Sinulla on kyky suunnitella ja soveltaa edistyneitä ratkaisuja aloilla, kuten tekniikka, terveys, taloudellinen analyysi ja kuvankäsittely.

Pythonilla varustetut hermosoluverkot valmistavat sinua suunnittelemaan, toteuttamaan ja optimoimaan neuronaaliverkkoja Pythonissa. Se tarjoaa sinulle tarvittavat taidot syvän, konvoluutio- ja toistuvien verkkojen soveltamiseksi luokittelun, ennustamisen ja tiedon tuottamisen monimutkaisissa ongelmissa. Lisäksi sen avulla voit vastata keinotekoisen älykkyyden haasteisiin työskentelemällä kirjakauppojen, kuten Tensorflow ja Keras, kanssa.

Python -hermosoluverkot on suunnattu kehittäjille, tietotekniikalle, ohjelmistotekniikalle ja opiskelijoille, jotka ovat kiinnostuneita automaattisesta oppimisesta. Se sopii myös keinotekoisille älykkyyden ammattilaisille, jotka haluavat erikoistua hermosoluverkkoihin ja heidän käytännön soveltamiseen koneoppimisprojekteissa.