Logo
Zostań autorem

Koszyk jest pusty

0

Kategorie

  • Chcesz się dzielić wiedzą?

Zaloguj się

Nie pamiętasz hasła? Kliknij tutaj

Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras

(NOWOŚĆ) Naucz się budować sieci neuronowe w języku Python wykorzystując najnowocześniejsze rozwiązania! - 2020

Autor: Paweł Krakowiak

Aktualizacja: 31/08/2020

00:00
00:00
x

Darmowe lekcje

down
Trailer
Historia Sieci Neuronowych
07:47
Trailer
Historia Sieci Neuronowych
49.00 zł
calendargwarancja zwrotu pieniędzy
updateregularne aktualizacje
helpwsparcie autora
questionZadaj pytanie autorowi

Czego się nauczysz?

  • Matematyczne podstawy działania sieci neuronowych
  • Implementacja prostej sieci neuronowej od zera
  • Zrozumienie zasad działania sztucznych sieci neuronowych (ANN)
  • Zrozumienie zasad działania konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)
  • Zrozumienie zasad działania rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN)
  • Uczenie nadzorowane przy użyciu sieci neuronowych
  • Klasyfikacja przy pomocy ANN
  • Regresja przy pomocy ANN

Wymagania

podstawowa znajomość języka Python (kurs Programowanie w języku Python - od A do Z)

ukończony kurs Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

ukończony kurs Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly

ukończony kurs Data Science Bootcamp w języku Python (opcjonalnie)

Opis kursu

Zainteresowanie sieciami neuronowymi nigdy w historii nie było tak wysokie jak w ostatnich latach. To pokazuje jak ważnym elementem stają się sieci neuronowe w nowoczesnym budowaniu aplikacji. Rozwiązania sztucznej inteligencji spotykamy praktycznie na każdym kroku, a część z nas już tak do tego przywykła, że nie jest w stanie się bez nich obejść.

W 2018 roku trzej pionierzy sztucznej inteligencji zdobyli nagrodę Turinga (Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio). To wydarzenie podkreśla jak ważny element w dzisiejszym świecie pełni sztuczna inteligencja. 

Według Gartnera w 2019 roku najczęściej spotykane zastosowania sztucznej inteligencji to odpowiednio:

  • czatboty
  • optymalizacje procesów
  • analiza transakcji i wyłudzeń finansowych
  • segmentacja konsumentów
  • diagnostyka sprzętowa
  • wirtualne call center i asystent klienta
  • rozpoznawanie twarzy

Boom na rozwiązania AI

Zastosowania sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.


Do czego służy biblioteka Keras?

Keras to biblioteka open source do tworzenia sieci neuronowych, która jako backend wykorzystuje Tensorflow, CNTK, czy Theano. Jest doskonałym narzędziem do prototypowania i eksperymentowania oszczędzając nam wiele czasu przy pisaniu kodu. Stanowi także niską barierę wejścia dla osób, które dopiero zaczynają swoją karierę w uczeniu głębokim.


Wzrost popularności języka Python

Język Python świetnie nadaje się do przetwarzania, przygotowania, analizy i modelowania danych. Jest prosty do nauki i nie powinien sprawiać problemów osobie, która dopiero zaczyna uczyć się programowania. Na przestrzeni ostatnich lat i rosnącej popularności sztucznej inteligencji Python wyrósł na gwiazdę w tym sektorze. Powstało sporo potężnych bibliotek do machine learningu, czy deep learningu. Przykładem może być stworzona przez Google biblioteka Tensorflow.


Biorąc pod uwagę drastyczne tempo zmian w ostatnich latach i wzrost zainteresowania sztuczną inteligencją nauka sieci neuronowych staje się bardzo rozsądnym wyborem, który z pewnością zaprocentuje w przyszłości.

Spis treści

  • Czas trwania: 08:37:10
  • Slajdy: 8
Wstęp
4 wykładydown
Przykłady zastosowań sieci neuronowych
3 wykładydown
Uczenie Maszynowe - Krajobraz
6 wykładydown
Pierwsza sieć neuronowa - Digit Recognition
4 wykładydown
Sieci Neuronowe - Wprowadzenie
19 wykładydown
Matematyczne podstawy sieci neuronowych
2 wykładydown
Biblioteka Keras
13 wykładydown
ANN - Klasyfikacja
2 wykładydown
ANN - Regresja
1 wykładydown
CNN - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
10 wykładydown
RNN - Rekurencyjne Sieci Neuronowe
9 wykładydown
Projekt własny
1 wykładydown

O autorze

avatar
Paweł KrakowiakData Scientist / Securities Broker
Kursy: 19
O mnie
Data Scientist, Securities Broker Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych. Absolwent podyplomowych studiów ...Czytaj więcej
Zobacz profil autora
49.00 zł