Python - Neuronové sítě

• Znalost programování v Pythonu na úrovni kurzu PYTHON_INTRO, ale znalosti na úrovni kurzu PYTHON_ADV jsou výhodou
• Znalosti základů analýzy dat na úrovni kurzu PYTHON_DATAAN
• Znalosti základů machine learning na úrovni kurzu PYTHON_ML_INTRO

• Odborný výklad s praktickými příklady, cvičení na počítačích.

• Prezentace probírané látky v tištěné nebo online formě.

Den 1:

• Úvod do neuronových sítí a strojového učení
• Základy lineární a logistické regrese
• Aktivační funkce pro neuronové sítě (sigmoid, ReLU, atd.)
• Návrh a implementace jednoduché jednovrstvé neuronové sítě

Den 2:

• Úvod do knihovny TensorFlow
• Návrh a implementace vícevrstvé neuronové sítě pomocí TensorFlow
• Trénování neuronových sítí a ověřování výkonu
• Řešení problému přetrénování

Den 3:

• Úvod do konvolučních neuronových sítí (CNN)
• Základy zpracování obrazů a konvoluce
• Provádění jednoduché CNN na datasetu MNIST
• Vizualizace a interpretace výsledků

Den 4:

• Rekurentní neuronové sítě (RNN)
• Základy zpracování sekvencí a časových řad
• Implementace jednoduché RNN na datasetu předpovídání cen akcií
• Vizualizace a interpretace výsledků

Den 5:

• Úvod do autoenkodérů
• Základy náhodných modelů
• Implementace jednoduchého autoenkodéru na datasetu MNIST
• Vizualizace a interpretace výsledků

Předchozí kurzy

Python - Úvod do Machine Learning [PYTHON_ML]

Python I - úvod do programování [PYTHON_INTRO]

Navazující kurzy

Python - Backpropagation v neuronových sítích [PYTHON_ML_BP]

Python - Konvoluční neuronové sítě [PYTHON_ML_CNN]

Python - Deep Learning [PYTHON_ML_DP]