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コース概要
- Machine Learning 制限事項
- Machine Learning、非線形マッピング
- Neural Networks
- 非線形最適化、確率的/ミニバッチ勾配適切
- 誤差逆伝播法
- ディープスパースコーディング
- スパース オートエンコーダ (SAE)
- 畳み込み Neural Networks (CNN)
- 成功: 記述子のマッチング
- ステレオベースの障害物
- Roboticsの回避
- プーリングと不変性
- 可視化/逆畳み込みネットワーク
- Recurrent Neural Networks (RNN) とその最適化
- NLPへの応用
- RNNは続けて、
- ヘシアンフリーの最適化
- 言語分析: 単語/文ベクトル、解析、感情分析など。
- 確率的グラフィカルモデル
- ホップフィールド・ネッツ、ボルツマンマシン
- 深い信念ネット、積み重ねられた RBM
- NLP、ビデオ内のポーズおよびアクティビティ認識への応用
- 最近の進歩
- 大規模学習
- ニューラルチューリングマシン
要求
2]をよく理解していること。ディープラーニングに関する少なくとも理論的な知識
28 時間
お客様の声 (4)
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
コース - Advanced Deep Learning
Doing exercises on real examples using Keras. Mihaly totally understood our expectations about this training.
Paul Kassis
コース - Advanced Deep Learning
The exercises are sufficiently practical and do not need a high knowledge in Python to be done.
Alexandre GIRARD
コース - Advanced Deep Learning
The global overview of deep learning