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Programa do Curso
- Machine Learning Limitações
- Machine Learning, Mapeamentos não lineares
- Neural Networks
- Otimização não linear, gradiente estocástico/MiniBatch decente
- Retropropagação
- Codificação profunda e esparsa
- Autoencoders esparsos (SAE)
- Convolucional Neural Networks (CNNs)
- Sucessos: correspondência de descritores
- Obstáculo baseado em estéreo
- Evitar para Robotics
- Pooling e invariância
- Visualização/Redes Deconvolucionais
- Recorrente Neural Networks (RNNs) e sua otimização
- Aplicações à PNL
- RNNs continuaram,
- Otimização sem Hessian
- Análise de linguagem: vetores de palavras/frases, análise, análise de sentimento, etc.
- Modelos Gráficos Probabilísticos
- Redes Hopfield, máquinas Boltzmann
- Redes de crenças profundas, RBMs empilhados
- Aplicações para PNL, pose e reconhecimento de atividades em vídeos
- Avanços recentes
- Aprendizagem em larga escala
- Máquinas de Turing Neurais
Requisitos
Boa compreensão de Machine Learning. Conhecimentos, pelo menos teóricos, de Deep Learning.
28 horas
Declaração de Clientes (4)
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
Doing exercises on real examples using Keras. Mihaly totally understood our expectations about this training.
Paul Kassis
Curso - Advanced Deep Learning
The exercises are sufficiently practical and do not need a high knowledge in Python to be done.
Alexandre GIRARD
Curso - Advanced Deep Learning
The global overview of deep learning