Schița de curs

Introducere în Rețele Neuronale

  1. Ce sunt Rețelele Neuronale
  2. Starea actuală a aplicării rețelelor neuronale
  3. Rețele Neuronale vs modele de regresie
  4. Învățare supervizată și nesupervizată

Prezentarea pachetelor disponibile

  1. nnet, neuralnet și altele
  2. Diferențe între pachete și limitările acestora
  3. Vizualizarea rețelelor neuronale

Aplicarea Rețelelor Neuronale

  • Conceptul de neuroni și rețele neuronale
  • Un model simplificat al creierului
  • Oportunități ale neuronului
  • Problema XOR și natura distribuției valorilor
  • Natura polimorfică a funcției sigmoidale
  • Alte funcții activate
  • Construcția rețelelor neuronale
  • Conceptul de conectare a neuronilor
  • Rețea neuronală ca noduri
  • Construirea unei rețele
  • Neuroni
  • Straturi
  • Scale
  • Date de intrare și ieșire
  • Intervalul 0 la 1
  • Normalizare
  • Învățarea rețelelor neuronale
  • Propagare inversă
  • Pași de propagare
  • Algoritmi de antrenare a rețelei
  • Domenii de aplicare
  • Estimare
  • Probleme cu posibilitatea de aproximare
  • Exemple
  • Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) și recunoașterea modelelor de imagini
  • Alte aplicații
  • Implementarea unei rețele neuronale pentru modelarea prețurilor acțiunilor listate

Cerințe

Este recomandată cunoașterea programării într-un limbaj de programare.

 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite