Введение в интенсивный Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта, представляет 3-дневный интенсив по нейронным сетям. В видео объясняется, почему вместо живых вебинаров используются записанные видеоролики, и подчеркивается высокое качество контента.
День 1: Теория нейронных сетей Первый день посвящен теории нейронных сетей, машинному зрению и практическим задачам, таким как классификация изображений. В нем освещаются реальные приложения, такие как классификация брендов молока по изображениям.
День 2: Обработка текста с помощью NLP Второй день посвящен обработке естественного языка (NLP) для анализа настроений в отзывах Tesla, оценке цен на квартиры по объявлениям и оценке резюме менеджера по продажам для компании fit.
День 3: Продвинутые приложения "Продвинутые темы включают усовершенствованные модели прогнозирования с использованием исторических данных о тенденциях торговли металлами; обработку звука для умных домов; методы манипулирования изображениями, включая сегментацию самолетов и людей".
Возможности карьерного роста в сфере искусственного интеллекта "Обсуждаются перспективы карьерного роста в области искусственного интеллекта, подчеркивается его актуальность в различных отраслях. Освещаются истории успеха студентов".
Структура нейронных сетей Нейронные сети состоят из слоев, каждый из которых содержит нейроны. Количество слоев и размер нейронов варьируются в зависимости от сложности задач.
Пример визуального распознавания На первом уровне рассматриваются базовые функции, такие как уши, глаза, нос, в то время как последующие слои ищут более сложные шаблоны. Этот процесс похож на то, как бизнес собирает и анализирует данные с нескольких уровней внутри организации.
Обучающие нейронные сети Обучение включает в себя корректировку весов между нейронами для повышения точности распознавания паттернов. Для обучения требуются примеры, точно так же, как это делают люди, получая различный опыт в детстве.
Принцип обобщения "Слои" в нейронных сетях следуют принципу, согласно которому каждый уровень обрабатывает входные данные и передает их следующему слою до достижения конечных результатов. Разные архитектуры используют разные стратегии, такие как просмотр предыдущих результатов или объединение информации из нескольких источников.
Предотвращение переобучения Чтобы предотвратить переобучение (когда модель хорошо справляется с обучением, но плохо с новыми данными), для обучения и тестирования моделей используются отдельные наборы данных.
Увлекательный мир искусственного интеллекта Откройте для себя интригующий мир искусственного интеллекта и его влияние на современные технологии. От нейронных сетей до научных методов, исследуйте интеллектуальный процесс, стоящий за созданием инновационных изобретений.
Анализ результатов эксперимента Проанализируйте экспериментальные результаты, демонстрирующие повышение производительности при использовании определенных методов, таких как эпохи и конфигурации ядра в нейронных сетях. Поймите, как эти результаты способствуют улучшению результатов.
Интуиция важнее математики Подчеркните важность интуиции, опыта и практических знаний по сравнению с математическими расчетами при построении сложных структур, подобных Lego, для построения эффективных нейронных сетей.
Навигация по сложным наборам данных "Поймите проблемы, связанные с несбалансированными наборами данных, когда входящая информация значительно перевешивает исходящие данные. Изучите стратегии эффективного управления этим дисбалансом с помощью различных подходов".
Усовершенствованное построение нейронной сети "Углубитесь в продвинутые процессы построения, включающие несколько слоев с различными функциями, такими как извлечение графических объектов с последующими процедурами выравнивания, что приводит к повышению точности сети".
Влияние интересной работы Интересная и востребованная работа ведет к повышению качества жизни. Участие в значимых проектах доставляет больше удовольствия, чем выполнение рутинных задач.
Истории успеха Примерами могут служить люди без опыта программирования, получающие высокооплачиваемую работу, такие как Дмитрий, зарабатывающий 150 000 рублей с предыдущим опытом программирования, или Артем, работающий куратором, прежде чем получить работу за 120 000 долларов в американской компании.
Возможности после обучения Выпускники имеют возможность работать в таких крупных компаниях, как Dell, российские космические системы, ядерные центры и крупные польские банки. Обучение открывает двери для международного трудоустройства и карьерного роста.
Успехи проекта "Dron Solutions" Проект "Dron Solutions" включал обнаружение плавающих людей и разливов нефти, кишащих акулами, с помощью беспилотников. Стажеры успешно завершили проект с впечатляющими результатами.
Гарантированная занятость По окончании программы студентам гарантируется трудоустройство либо в их собственной компании, либо при содействии организации.
Предлагаемые курсы повышения квалификации "Профессиональный", "Машинное обучение", "Нейронные сети", "Методы трейдинга" и другие предоставляют расширенные возможности обучения, выходящие за рамки базовых курсов.