Il corso virtuale "Introduzione al deep learning - Corso Virtuale - Coursera", è un corso con diversi contenuti e che offre lezioni video di ca. 34 ore per completare. Esplora le sue caratteristiche essenziali e fai clic sul pulsante arancione per ottenere informazioni dettagliate sulla piattaforma di e-learning Coursera
L'obiettivo di questo corso è fornire agli studenti una comprensione di base delle moderne reti neurali e delle loro applicazioni nella visione artificiale e nella comprensione del linguaggio naturale.
Il corso inizia con una panoramica dei modelli lineari e una discussione sui metodi di ottimizzazione stocastica che sono cruciali per l'addestramento di reti neurali profonde.
Gli studenti studieranno tutti gli elementi costitutivi popolari delle reti neurali, compresi i livelli completamente connessi, convoluzionali e ricorrenti.
Gli studenti utilizzeranno questi elementi costitutivi per definire complesse architetture moderne nei framework TensorFlow e Keras.
Nel progetto del corso, lo studente implementerà una rete neurale profonda per il compito di didascalia dell'immagine che risolve il problema di fornire una descrizione testuale per un'immagine di input.
I prerequisiti per questo corso sono: 1) Conoscenza di base di Python.
2) Algebra lineare di base e probabilità.
Tieni presente che questo è un corso avanzato e presupponiamo una conoscenza di base dell'apprendimento automatico.
Dovresti capire: 1) Regressione lineare: errore quadratico medio della radice, soluzione analitica.
2) Regressione logistica: modello, cross-entropia loss, stima della probabilità di classe.
3) Discesa gradiente per modelli lineari.
Derivati MSE e funzioni di perdita di entropia incrociata.
4) Il problema dell'overfitting.
5) Regolarizzazione per modelli lineari.
Hai problemi tecnici? Scrivici: 5) Regolarizzazione per modelli lineari.
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Università HSE
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