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Plan du cours
Introduction aux Neural Networks
- Qu'est-ce que les Neural Networks
- Quel est le statut actuel de l'application des réseaux neuronaux
- Neural Networks vs modèles de régression
- Apprentissage supervisé et non supervisé
Aperçu des packages disponibles
- nnet, neuralnet et autres
- Différences entre les packages et leurs limitations
- Visualisation des réseaux neuronaux
Application des Neural Networks
- Concept de neurones et de réseaux neuronaux
- Modèle simplifié du cerveau
- Opportunités neuronales
- Problème XOR et la nature de la distribution des valeurs
- Nature polymorphe de la sigmoïde
- Autres fonctions d'activation
- Construction de réseaux neuronaux
- Concept de connexion des neurones
- Réseau neuronal en tant que nœuds
- Création d'un réseau
- Neurones
- Couches
- Échelles
- Données d'entrée et de sortie
- Plage de 0 à 1
- Normalisation
- Apprentissage des Neural Networks
- Rétropropagation
- Étapes de propagation
- Algorithmes d'entraînement du réseau
- Plage d'applications
- Estimation
- Problèmes avec la possibilité de l'approximation par
- Exemples
- Reconnaissance optique des caractères et reconnaissance de motifs d'image
- Autres applications
- Implémentation d'un modèle neuronal pour prédire les prix des actions listées
Pré requis
Programming dans tout langage de programmation recommandé.
14 Heures
Nos clients témoignent (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Formation - Neural Network in R
Traduction automatique
