Temario del curso
- Propagación hacia atrás, modelos modulares
- Módulo log-sum
- Red RBF
- Pérdida MAP/MLE
- Transformaciones del espacio de parámetros
- Módulo convolucional
- Aprendizaje basado en gradientes
- Energía para inferencia
- Objetivo para el aprendizaje
- PCA, NLL
- Modelos de variables latentes
- Modelos de variables latentes probabilísticos
- Función de pérdida
- Reconocimiento de escritura a mano
Requerimientos
Sólidos conocimientos básicos de aprendizaje automático. Habilidades de programación en cualquier lenguaje (idealmente Python/R).
Testimonios (7)
La estructura desde los principios fundamentales, hasta los estudios de caso, hasta la aplicación.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
Traducción Automática
The deep knowledge of the trainer about the topic.
Sebastian Gorg
Curso - Introduction to Deep Learning
Traducción Automática
I think that if training would be done in polish it would allow the trainer to share his knowledge more efficient.
Radek
Curso - Introduction to Deep Learning
Traducción Automática
Exercises after each topic were really helpful, despite there were too complicated at the end. In general, the presented material was very interesting and involving! Exercises with image recognition were great.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Curso - Introduction to Deep Learning
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Topic. Very interesting!.
Piotr
Curso - Introduction to Deep Learning
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Trainers theoretical knowledge and willingness to solve the problems with the participants after the training.
Grzegorz Mianowski
Curso - Introduction to Deep Learning
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The topic is very interesting.
Wojciech Baranowski
Curso - Introduction to Deep Learning
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