Izrazito praktično naravnan tečaj, kjer se predstavijo ključna področja umetne inteligence, ki obravnavajo globoko učenje (angl. deep learning). Poudarek je na praktičnih vajah in primerih uporabe v praksi.
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.
Priporočeno predznanje
udeležba na tečaju »Strojno učenje v Python-u« oziroma poznavanje programskega jezika Python (principi objektnega programiranja).
Cilji usposabljanja
- 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.