Machine Learning Tensorflow
Курс

ML masterclass с TensorFlow

11 Март 2019
8 седмици

0 завършени стъпки0%
0 Уроци

Machine Learning masterclass с TensorFlow

Курсът по Machine Learning с TensorFlow сe води от един от най-елитните ни лектори и специалисти в областта –  Ангел Дамянов.

Ангел е data scientist  във VMware, който анализира данните за продуктите, за да подобри опита на клиентите. Ежедневно Ангел работи с Big Data, правейки анализ на последователни и хронологични данни, генерирани от регистрационните файлове на системата, използвайки авторегресивни модели, RNN и Clustering. Преди да се присъедини към VMware, той се занимава с иконометрия и оперативни изследвания в университета в Маастрихт.

Описание на курса:

В този курс ще се запознаете с основните техники за Deep Learning. Ще можете да приложите модерни архитектури на невронни мрежи, за да успеете да решите проблеми успешно в различни области, като машинното зрение и  обработка на естественi езици (NLP).

  • Ще работите с Deep Learning библиотеки като Keras, Tensorflow
  • Ще научите основната теория за дълбокото обучение.
  • Научете техники за машинно обучение като: подготовка на данни, разделяне на обучителни/ тестови данни.
  • Разбиране на компонентите за дълбоко учене и как да се използват: функция на загубите, оптимизатори, регулиране.
  • Прилагане на модерна архитектура на невронни мрежи за постигане на съвременни резултати в различни  задачи.
  • Прилагане на компонентите на невронната мрежа от нулата.

Предварителни знания:

  • Линейна алгебра, математически анализ, основна теория на вероятностите.
  • Някакъв опит за програмиране, курсът ще се програмира  на Python.

В този курс ще  научите:

Този курс ще Ви даде основите, така че да можете да практикувате дълбоко обучение.

Конволюционни невронни мрежи (CNN), използвани за машинното зрение (CV):

  • Основи на конволюцията на изображението и как се вписва в архитектурите на CNN.
  • Избиране на правилни хипер-параметри като скорост на обучение , размер на филтър, брой слоеве и т.н.
  • Подобряване на ефективността чрез използване на регуализиране– L1 / L2 regularization, Dropout.
  • Преглед на модерните архитектури – VGG, ResNet.

Рекурсивни невронни мрежи (RNN), използвани за естествена езикова обработка (NLP):

  • Въведение в RNNs.
  • Прегледайте LSTM архитектурата.
  • Изпълнение на Char / Word – RNN.

Един от най-добрите начини за разбиране на някои от компонентите и понятията в дълбокото учене е да ги приложите от самото начало. Ще програмираме:

  • Swallow and deep feed forward networks.
  • Broadcasting and vectorized implementation to improve performances of NNs.
  • Разнообразие от алгоритми за оптимизация – SGD, RMSprob, Momentum, Adam.

Ще разкрием някои съвети и трикове, за да постигнем най-съвременни резултати дори и при малки данни и  по-слаба машина.

  • Увеличаване на данните – получавайте повече данни безплатно.
  • Трансферно обучение – използвайте предишната задача, за да създадете по-добри модели за задачата.
  • добри практики при настройването на обучителни / тестови / валидационни данни
  • анализирате отклонението / отклонението на модела си.

Курсът предполага да дойдете със собствен лаптоп с WiFi мрежова карта. В зависимост колко мощен е вашият лаптоп, различно време може да ви отнемат поставените задачи, но това не е проблем.

Цена: 300 лв.

При необходимост можете да заплатите курса на две вноски по 150 лв.

Контакти:

Можете да дойдете при нас за допълнителна информация в Зала 1 на Dreamlabs всяка сряда от 18:00 до 18:45.

email: dreamlabs.bg@gmail.com 

телефон:  ++359 87 87 63 810

Харесайте страницата ни във фейсбук, за да получавате известия!

Продължителност: 2 Месеца (8 седмици).

Начало:

11 март 2019 от 19:00 (Понеделник)

Можете да заплатите курса на две вноски по 150 лв в рамките на  1 месец.

Dreamlabs се намира в търговски център „Метро Сити“, етаж -1, до залата за тенис на маса.

Точно до метростанция „Александър Малинов“, линия 1 на метрото,в посока Бизнес Парк.
Можете да слезете и на метростанция „Младост 3“ и да повървите 5 мин.

Можете да заплатите курса по:

  • По банков път:
    ‘ФАКТОРИ 3Д’ ЕООД
    IBAN: BG93UBBS80021046342240 UBBSBGSF
    Обединена Българска Банка.
    В полето „основание за плащане“ напишете началната дата и името на курс.
  • В брой :  10 минути преди стартиране на първата лекция на курса.
  • С paypal превод:  factory.3d.ltd@gmail.com
    В полето основание напишете датата и името на курса.
    Издаваме фактури за фирми.Регистрирайте се за курса за да си резервирате място,
    имате достъп до учебните материали, контакт с преподавателите и известия за курса.
300лв. - Запиши курс