Deep learning in Python

Vsebina:

Uvod v globoko učenje

Delovanje modelov globokega učenja (Convolutional NN, Recurrent NN, Autoencoders, DQN …)

Razlike med modeli

Uporaba modelov na realnih primerih (razpoznavanje objektov na slikah, generiranje teksta, avtomatsko igranje šaha, napovedovanje …)

Uporaba knjižnic (keras tensorflow)

Optimizacija modelov

Cilji:

• Pridobiti osnovno znanje o delovanju različnih modelov globokega učenje
• Pridobiti znanje in praktične izkušnje o uporabi in optimizaciji različnih modelov v praksi.

Ciljna skupina:

• Vsi, ki jih zanima področje strojnega učenja in umetne inteligence.

Priporočeno predznanje:

• Udeležba na tečaju »Strojno učenje v Python-u« oziroma poznavanje programskega jezika Python (principi objektnega programiranja).