- Uvod u duboko učenje i PyTorch
- Gradivni blokovi neuronskih mreža
- Problem klasifikacije koristeći DNN
- Konvolutivne neuronske mreže
- Prenos stila
- Analiza niza podataka pomoću RNN
Mašinsko učenje brzo postaje najpreferiraniji način za rešavanje problema sa podacima, zahvaljujući ogromnoj raznovrsnosti matematičkih algoritama koji otkrivaju obrasce koji su inače nevidljivi za nas. Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om vodi vaše razumevanje dubokog učenja, njegove algoritme i njegove aplikacije ka višem nivou. Kurs počinje tako što će vam pomoći da istražite osnove dubokog učenja i PyTorch-a.
Kada ste dobro upoznati sa sintaksom PyTorch-a i sposobni da izgradite jednoslojnu neuronsku mrežu, postepeno ćete naučiti da se nosite sa složenijim problemima sa podacima konfigurisanjem i obukom konvolutivne neuronske mreže (CNN) za klasifikaciju slika. Otkrićete kako možete da rešite problem sa obradom prirodnog jezika (NLP) implementirajući rekurentnu neuronsku mrežu (RNN).
Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om je dizajnirano za naučnike podataka, analitičare podataka i programere koji žele da rade sa podacima koristeći tehnike dubokog učenja. Svako ko želi da istražuje i implementira napredne algoritme sa PyTorch-om, takođe će imati koristi od ovog kursa. Potrebno je određeno radno poznavanje Python-a i osnovno poznavanje mašinskog učenja. Ipak, poznavanje NumPy-ja i Pandas-a će biti korisno, ali ne i neophodno.
Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om je dizajnirano za: data scientists, data analysts i programere koji žele da rade sa podacima koristeći tehnike dubokog učenja.
Svako ko želi da istražuje i implementira napredne algoritme sa PyTorch-om, takođe će imati koristi od ovog kursa. Potrebno je određeno radno znanje u Pythonu i osnovno poznavanje mašinskog učenja. Ipak, poznavanje NumPy-ja i Pandas-a će biti korisno, ali nije neophodno.
Sertifikat za pohađanje kursa koji izdaje Semos Education
Mašinsko učenje brzo postaje najpreferiraniji način za rešavanje problema sa podacima, zahvaljujući ogromnoj raznovrsnosti matematičkih algoritama koji otkrivaju obrasce koji su inače nevidljivi za nas. Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om vodi vaše razumevanje dubokog učenja, njegove algoritme i njegove aplikacije ka višem nivou. Kurs počinje tako što će vam pomoći da istražite osnove dubokog učenja i PyTorch-a.
Kada ste dobro upoznati sa sintaksom PyTorch-a i sposobni da izgradite jednoslojnu neuronsku mrežu, postepeno ćete naučiti da se nosite sa složenijim problemima sa podacima konfigurisanjem i obukom konvolutivne neuronske mreže (CNN) za klasifikaciju slika. Otkrićete kako možete da rešite problem sa obradom prirodnog jezika (NLP) implementirajući rekurentnu neuronsku mrežu (RNN).
Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om je dizajnirano za naučnike podataka, analitičare podataka i programere koji žele da rade sa podacima koristeći tehnike dubokog učenja. Svako ko želi da istražuje i implementira napredne algoritme sa PyTorch-om, takođe će imati koristi od ovog kursa. Potrebno je određeno radno poznavanje Python-a i osnovno poznavanje mašinskog učenja. Ipak, poznavanje NumPy-ja i Pandas-a će biti korisno, ali ne i neophodno.
Primenjeno duboko učenje sa PyTorch-om je dizajnirano za: data scientists, data analysts i programere koji žele da rade sa podacima koristeći tehnike dubokog učenja.
Svako ko želi da istražuje i implementira napredne algoritme sa PyTorch-om, takođe će imati koristi od ovog kursa. Potrebno je određeno radno znanje u Pythonu i osnovno poznavanje mašinskog učenja. Ipak, poznavanje NumPy-ja i Pandas-a će biti korisno, ali nije neophodno.
Sertifikat za pohađanje kursa koji izdaje Semos Education
Plaćanje preko računa banke
Plaćanje fakturom
