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Struttura del corso
- Machine Learning Limitazioni
- Machine Learning, Mappature non lineari
- Neural Networks
- Ottimizzazione non lineare, gradiente stocastico/minibatch decente
- Propagazione posteriore
- Codifica sparsa profonda
- Autoencoder sparsi (SAE)
- Convoluzionale Neural Networks (CNN)
- Successi: Corrispondenza dei descrittori
- Ostacolo basato su stereo
- Prevenzione per Robotics
- Pooling e invarianza
- Reti di visualizzazione/deconvoluzionali
- Ricorrenti Neural Networks (RNN) e loro ottimizzazione
- Applicazioni alla PNL
- RNN ha continuato,
- Ottimizzazione senza iuta
- Analisi linguistica: vettori di parole/frasi, parsing, analisi del sentiment, ecc.
- Modelli grafici probabilistici
- Reti Hopfield, macchine Boltzmann
- Reti di credenze profonde, RBM impilati
- Applicazioni per l'NLP, la posa e il riconoscimento dell'attività nei video
- Progressi recenti
- Apprendimento su larga scala
- Macchine di Turing neurali
Requisiti
Good comprensione di Machine Learning. Almeno la conoscenza teorica di Deep Learning.
28 ore
Recensioni (4)
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Corso - Advanced Deep Learning
Doing exercises on real examples using Eras. Italy totally understood our expectations about this training.
Paul Kassis
Corso - Advanced Deep Learning
The exercises are sufficiently practical and do not need high knowledge in Python to be done.
Alexandre GIRARD
Corso - Advanced Deep Learning
The global overview of deep learning.
