Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Google Colab pentru Învățare Profundă

  • Prezentare generală a Google Colab
  • Configurarea Google Colab
  • Navigarea în interfața Google Colab

Introducere în Învățarea Profundă

  • Prezentare generală a învățării profunde
  • Importanța învățării profunde
  • Aplicații ale învățării profunde

Înțelegerea Rețelelor Neuronale

  • Introducere în rețelele neuronale
  • Arhitectura rețelelor neuronale
  • Funcții de activare și straturi

Începutul Lucrului cu TensorFlow

  • Prezentare generală a TensorFlow
  • Configurarea TensorFlow în Google Colab
  • Operații de bază în TensorFlow

Construirea Modelelor de Învățare Profundă cu TensorFlow

  • Crearea modelelor de rețele neuronale
  • Antrenarea rețelelor neuronale
  • Evaluarea performanței modelului

Tehnici Avansate în TensorFlow

  • Implementarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN)
  • Implementarea rețelelor neuronale recurente (RNN)
  • Transferul de învățare cu TensorFlow

Prelucrarea Datelor pentru Învățarea Profundă

  • Pregătirea seturilor de date pentru antrenament
  • Tehnici de augmentare a datelor
  • Gestionarea seturilor de date mari în Google Colab

Optimizarea Modelelor de Învățare Profundă

  • Reglarea hiperparametrilor
  • Tehnici de regularizare
  • Strategii de optimizare a modelelor

Proiecte Colaborative de Învățare Profundă

  • Partajarea și colaborarea pe notebook-uri
  • Funcții de colaborare în timp real
  • Cele mai bune practici pentru proiecte colaborative

Sfaturi și Cele Mai Bune Practici

  • Tehnici eficiente de învățare profundă
  • Evitarea capcanelor comune
  • Îmbunătățirea performanței modelelor

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre învățarea automată
  • Experiență în programarea Python

Publicul Țintă

  • Specialiști în date
  • Dezvoltatori de software
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite