Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
Odkryj potencjał sieci neuronowych: Tensorflow i Keras dla efektywnego uczenia maszynowego i rozwiązywania problemów!
What you will learn
matematyczne podstawy działania sieci neuronowych
implementacja prostej sieci neuronowej od zera przy pomocy języka Python
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
optymalizacja i regularyzacja
klasyfikacja przy pomocy ANN
regresja przy pomocy ANN
klasyfikacja binarna obrazów przy pomocy ANN i CNN
klasyfikacja wieloklasowa obrazów przy pomocy CNN
praca z danymi tekstowymi i obrazami
transfer learning
zastosowanie modelu VGG16, VGG19
klasyfikacja recenzji przy pomocy RNN
Description
Kurs "Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras" to program szkoleniowy skierowany do osób zainteresowanych rozpoczęciem swojej podróży w świecie głębokiego uczenia. Wykorzystując najnowsze narzędzia, takie jak Tensorflow 2.0 i Keras, kurs ten oferuje praktyczne podejście do zrozumienia i implementacji sieci neuronowych.
Na początku kursu, uczestnicy są wprowadzeni do podstawowych koncepcji głębokiego uczenia, w tym do tego, czym są sieci neuronowe, jak działają neurony, jakie są różne typy warstw w sieciach neuronowych i jak działają algorytmy propagacji wstecznej i spadku gradientu.
Następnie kurs przechodzi do nauki Tensorflow 2.0, jednej z najpopularniejszych bibliotek do głębokiego uczenia, która jest wykorzystywana do tworzenia i trenowania sieci neuronowych. Uczestnicy dowiedzą się, jak definiować modele, jak przeprowadzać proces uczenia, jak oceniać modele i jak korzystać z narzędzi do monitorowania procesu uczenia, takich jak TensorBoard.
Dodatkowo, kurs obejmuje naukę Keras, biblioteki, która działa na Tensorflow i oferuje bardziej intuicyjny interfejs dla definiowania i trenowania modeli. Keras jest szczególnie przyjazny dla początkujących i jest często wykorzystywany do prototypowania modeli.
Kurs "Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras" oferuje uczestnikom szereg praktycznych ćwiczeń i projektów, które pozwolą im na zastosowanie zdobytej wiedzy w praktyce. W ten sposób, uczestnicy będą mieć możliwość zrozumienia i doświadczenia, jak sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do rozwiązywania rzeczywistych problemów, takich jak klasyfikacja obrazów, analiza tekstu, prognozowanie szeregów czasowych i wiele innych.
Zwiększ moc swojego uczenia maszynowego dzięki TensorFlow: Uwolnij potencjał danych!
TensorFlow to otwarta biblioteka do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Została opracowana przez zespół badawczy Google Brain i została udostępniona publicznie w 2015 roku. TensorFlow umożliwia budowę i trenowanie modeli uczenia maszynowego, zarówno w ramach tradycyjnych zastosowań, jak i w obszarze głębokiego uczenia.
Biblioteka TensorFlow jest wysoce elastyczna i obsługuje różne rodzaje modeli uczenia maszynowego, takie jak modele regresji, klasyfikacji, segmentacji obrazu, analizy języka naturalnego i wiele innych. Umożliwia tworzenie i trenowanie modeli o różnych rozmiarach i skomplikowaniu, z możliwością wykorzystania zarówno pojedynczych maszyn, jak i rozproszonych systemów obliczeniowych.
Podstawowym elementem w TensorFlow są tensory, które są wielowymiarowymi tablicami danych. Modele są tworzone w formie grafów obliczeniowych, w których tensory przepływają między różnymi operacjami matematycznymi. TensorFlow automatycznie zarządza obliczeniami na różnych urządzeniach, takich jak CPU i GPU, co umożliwia efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych.
Biblioteka oferuje również narzędzia do wizualizacji i monitorowania procesu uczenia, dzięki czemu można analizować i interpretować wyniki eksperymentów. TensorFlow obsługuje wiele języków programowania, takich jak Python, C++, Java, Go i inne, co pozwala na łatwe integrowanie z istniejącymi systemami i infrastrukturą.
TensorFlow jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, analiza danych, robotyka i wiele innych. Dzięki swojej popularności i wsparciu społeczności, TensorFlow jest jednym z wiodących narzędzi do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Twórz, trenuj i zaimplementuj modele z łatwością dzięki Keras: Potęga uczenia maszynowego w Twoich rękach!
Keras to popularna i wysoce elastyczna biblioteka do budowy, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Została stworzona jako interfejs wysokiego poziomu dla bibliotek głębokiego uczenia, umożliwiając szybkie i intuicyjne tworzenie modeli.
Jednym z kluczowych atutów biblioteki Keras jest jej prostota i przejrzystość. Dzięki czytelnemu interfejsowi API, łatwo jest tworzyć modele, definiować warstwy, określać funkcje aktywacji i optymalizatory. Keras zapewnia również wiele gotowych warstw i modułów, które można łatwo łączyć, co znacznie przyspiesza proces projektowania i implementacji modeli.
Keras działa na wielu popularnych silnikach uczenia maszynowego, w tym na TensorFlow, Theano i CNTK, co zapewnia elastyczność i możliwość dostosowania do różnych środowisk i platform. Dzięki temu Keras jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do głębokiego uczenia, znajdującym zastosowanie w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza języka naturalnego, przetwarzanie dźwięku i wiele innych.
Biblioteka Keras została zaprojektowana z myślą o prostocie użytkowania, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad budową i treningiem modeli. Dzięki temu, zarówno początkujący, jak i zaawansowani pracownicy naukowi mogą z powodzeniem korzystać z Keras do rozwiązywania różnorodnych problemów z zakresu uczenia maszynowego.
W 2019 roku Keras został oficjalnie włączony do biblioteki TensorFlow jako interfejs wysokiego poziomu, co oznacza, że jest w pełni zintegrowany z ekosystemem TensorFlow, a jednocześnie zachowuje swoją unikalną filozofię prostoty i elastyczności.