Deep Learning este un sub-domeniu al Inteligenței artificiale și al ariei din Inteligența artificială numită Machine Learning. În prezent este una dintre cele mai populare zone din acest domeniu datorită aplicațiilor și problemelor pe care le poate aborda, scopul principal fiind cel de a replica inteligența și procesele cognitive umane pe anumite task-uri.
Deep learning este un sub-domeniu al Inteligenței Artificiale și al ariei din Inteligența artificială numită Machine Learning. În prezent, este una dintre cele mai populare zone din acest domeniu datorită aplicațiilor și problemelor pe care le poate aborda, scopul principal fiind cel de a replica inteligența și procesele cognitive umane pe anumite task-uri.
Una dintre părțile frumoase ale acestei arii este aceea că algoritmii și metodele sunt versatile, putând fi utilizate pentru aproape orice tip de task, indiferent că este vorba de imagini, text sau date audio. Pe lângă asta, cercetarea accentuată din domeniu o plasează ca fiind un domeniu foarte dinamic în care mereu este ceva de învățat și în care algoritmii evoluează.
În ultimii ani, fiind un domeniu de activitate în continuă dezvoltare, zona de deep learning este adoptată de majoritatea companiilor iar mare parte a cercetării se focusează pe machine learning și implicit pe învățarea aprofundată.
Cui i se adresează cursul de Deep Learning?
Data scientiști/Data analiști la început de carieră care vor să înceapă să învețe și să își dezvolte skill-uri pe aceasta zonă
Programatori care vor să învețe ce se află în spatele algoritmilor de deep learning
Studenți din domeniul IT care vor să își seteze bazele în domeniu
Cerințele cursului
Cunoștințe medii de programare în Python
Cunoștințe de bază de matematică (statistică, analiză matematică, algebră liniară)
Familiaritate cu noțiunile de bază de machine learning
Dacă ești cursant nou, după procesarea plății, vei primi pe mail o solicitare de activare a contului tău. Contul tău va fi pe cursuri.telacad.ro, pe care îl vei accesa cu adresa de e-mail și parola setate în formularul de înscriere.
Dacă ești deja cursantul nostru, după procesarea plății, vei primi confirmarea înscrierii în clasa dorită.
Ce găsești aici?
Materialele scrise și video
Regulile de Promovare
Exerciții suplimentare
Examenele de capitol pe care le vei susține online
Ulterior finalizării cursului se poate continua prin aprofundarea utilizării unui framework de deep learning. Se poate aprofunda framework-ul Tensorflow pentru a susține examenul de certificare al acestui framework oferit de Google. Pe lângă această certificare, se poate urma un master pe zona inteligenței artificiale/data science pentru a aprofunda și mai mult, însă întotdeauna studiul individual și practica va fi mai valoroasă.
1.1 Introducere în Deep Learning
1.2 Utilizarea Deep Learning
1.3 Scurtă recapitulare și privire de ansamblu asupra domeniului
1.4 Framework-uri pentru Deep Learning
2.1. De la regresie liniară la perceptron
2.2. Structura unei rețele neuronale
2.3. Funcții de activare
2.4. Propagarea înainte a informației prin rețea
2.5. Funcții de cost
2.6. Propagarea înapoi a informației prin rețea
3.1. Analiza și pregătirea seturilor de date
3.2. Probleme ce pot apărea în timpul învățării
3.3. Metode de regularizare
3.4. Tehnici de optimizare
3.5. Optimizarea de hiperparametri
4.1. Vederea Artificială
4.2. Operațiile de convoluție și pooling
4.3. Rețele neuronale convoluționale
4.4. Evoluția din domeniul Computer Vision
4.5. Tehnici avansate de antrenare
Pentru mai multe detalii despre Politica de Confidențialitate vă rugăm să accesați această pagină
Cookie-uri necesare
Cookie-urile necesare ar trebui activat mereu pentru a vă putea salva preferintețele legate de cookie-uri pentru website-ul nostru.
Dacă dezactivați acest cookie, nu vom pute salva preferințele dumneavoastră legate de cookie-uri pentru website-ul nostru. Asta înseamnă că de fiecare dată când vizitați website-ul va trebui să activați sau să dezactivați cookie-urile din nou.
Cookie-uri terți
Acest website folosește Google Analytics pentru a colecta informații anonime precum numărul de vizitatori al website-ului și cele mai vizitate pagini.
Menținând acest cookie activ ne ajutați să îmbunătățim website-ul și implicit experiența dumneavoastră în utilizarea acestuia.
Vă rugăm să bifați întâi Cookie-uri Necesare (din tab-ul aterior) pentru a vă putea salva preferințele!
Politica de folosire Cookie-uri
Mai multe informații despre politica folosirii cookie-urilor puteți afla aici