Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Begeleid leren: classificatie en regressie
- Afweging tussen bias en variantie
- Logistische regressie als classifier
- De prestaties van de classificatie meten
- Ondersteuning van vectormachines
- Neurale netwerken
- Willekeurige bossen
Leren zonder toezicht: clustering, detectie van anomalieën
- Analyse van de belangrijkste componenten
- Auto-encoders
Geavanceerde neurale netwerkarchitecturen
- Convolutionele neurale netwerken voor beeldanalyse
- Terugkerende neurale netwerken voor tijdgestructureerde gegevens
- De cel van het lange kortetermijngeheugen
Praktische voorbeelden van problemen die AI kan oplossen, bijv.
- Analyse van afbeeldingen
- het voorspellen van complexe financiële reeksen, zoals aandelenkoersen,
- Complexe patroonherkenning
- Natuurlijke taalverwerking
- Aanbevelingssystemen
Softwareplatforms die worden gebruikt voor AI-toepassingen:
- TensorFlow, Theano, Caffe en Keras
- AI op schaal met Apache Spark: Mlib
Begrijp de beperkingen van AI-methoden: faalwijzen, kosten en veelvoorkomende problemen
- Overmontage
- Vooroordelen in observationele gegevens
- Ontbrekende gegevens
- Vergiftiging van neurale netwerken
Requirements
Er zijn geen specifieke vereisten om aan deze cursus deel te nemen.
28 Hours