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Course Outline
- Machine Learning 제한 사항
- Machine Learning, 비선형 매핑
- Neural Networks
- 비선형 최적화, 확률론적/MiniBatch Gradient Decent
- 역전파
- 딥 스파스 코딩
- SAE(스파스 오토인코더)
- 컨벌루션 Neural Networks (CNN)
- 성공: 설명자 일치
- 스테레오 기반 장애물
- Robotics에 대한 회피
- 풀링과 불변성
- 시각화/역합성곱 네트워크
- 순환 Neural Networks(RNN) 및 최적화
- NLP에 적용
- RNN은 계속되었고,
- 헤세 행렬 없는 최적화
- 언어 분석: 단어/문장 벡터, 구문 분석, 감정 분석 등
- 확률적 그래픽 모델
- Hopfield Nets, 볼츠만 머신
- Deep Belief Nets, 스택형 RBM
- 비디오의 NLP, 포즈 및 활동 인식에 대한 응용
- 최근 발전
- 대규모 학습
- 신경 튜링 기계
Requirements
Machine Learning에 대한 이해가 좋습니다. 딥러닝에 대한 최소한의 이론적 지식.
28 Hours
회원 평가 (4)
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Course - Advanced Deep Learning
Doing exercises on real examples using Keras. Mihaly totally understood our expectations about this training.
Paul Kassis
Course - Advanced Deep Learning
The exercises are sufficiently practical and do not need a high knowledge in Python to be done.
Alexandre GIRARD
Course - Advanced Deep Learning
The global overview of deep learning