Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
지도 학습: 분류 및 회귀
- Python의 기계 학습: scikit-learn API 선형 및 로지스틱 회귀 지원 벡터 머신 신경망 랜덤 포레스트 소개
TensorFlow, Apache Spark를 사용한 대규모 Theano, Caffe 및 Keras AI: Mlib
- 고급 신경망 아키텍처
이미지 분석을 위한 컨벌루션 신경망 시간 구조 데이터를 위한 순환 신경망 장단기 기억 셀
- 비지도 학습: 클러스터링, 이상 탐지
Keras에서 자동 인코더를 구현하는 scikit-learn을 사용하여 주성분 분석 구현
- AI가 해결할 수 있는 문제의 실제 예(Jupyter 노트북을 사용한 실습), 예:
이미지 분석 주가, 복합 패턴 인식 등 복잡한 금융 시리즈 예측 자연어 처리 추천 시스템
- AI 방법의 한계 이해: 실패 모드, 비용 및 일반적인 어려움
관측 데이터의 편향/분산 트레이드오프 편향 신경망 중독
- 적용된 프로젝트 작업(선택)
Requirements
이 과정에 참여하는 데 필요한 특정 요구 사항은 없습니다.
28 Hours
회원 평가 (2)
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently