Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Rețelele Neuronale

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

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 polimorfă 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
  • Propagarea inversă
  • Pașii 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 și predicția prețurilor acțiunilor listate

Cerințe

Este recomandată cunoașterea programării în orice limbaj de programare.

 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (3)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite