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Programa do Curso
Introdução a Neural Networks
- O que são Neural Networks
- Qual é o status atual na aplicação de redes neurais
- Neural Networks vs modelos de regressão
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
Visão geral dos pacotes disponíveis
- nnet, neuralnet e outros
- Diferenças entre pacotes e suas limitações
- Visualizando redes neurais
Aplicando Neural Networks
- Conceito de neurônios e redes neurais
- Um modelo simplificado do cérebro
- Neurônio de oportunidades
- Problema XOR e a natureza da distribuição de valores
- A natureza polimórfica do sigmoidal
- Outras funções ativadas
- Construção de redes neurais
- Conceito de neurônios conectados
- Rede neural como nós
- Construindo uma rede
- Neurônios
- Camadas
- Balanças
- Dados de entrada e saída
- Faixa de 0 a 1
- Normalização
- Aprendendo Neural Networks
- Propagação retroativa
- Propagação de etapas
- Algoritmos de treinamento de rede
- Alcance da aplicação
- Estimativa
- Problemas com a possibilidade de aproximação por
- Exemplos
- OCR e reconhecimento de padrões de imagem
- Outras aplicações
- Implementando um trabalho de modelagem de rede neural prevendo preços de ações listadas
Requisitos
Recomenda-se a programação em qualquer linguagem de programação .
14 Horas
Declaração de Clientes (3)
I mostly enjoyed the graphs in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso - Neural Network in R
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
Curso - Neural Network in R
I liked the new insights in deep machine learning.
