DEEP LEARNING ÉS KOMPLEX ALGORITMUSOK

Szükséges előképzettség: alapszintű AI és programozási alapismeretek, gyakorlati tapasztalat
Képzési napok száma: 5 nap


A képzés célja:
A képzés mélyebb tudást nyújt a résztvevőknek az AI területén, amellyel képesek lesznek komplex problémákat megoldani és nagyobb projektekben alkalmazni az AI technológiákat. 

A képzés leírása:
A képzésen mélyebb betekintést adunk a neurális hálózatok működésébe, beleértve azok építőelemeit és alkalmazási területeit. Emellett részletesen megismerkedünk a mély tanulási technikákkal, például a konvolúciós neurális hálózatokkal és a rekurrens neurális hálózatokkal. Ezután rátérünk az AI alkalmazására a képfelismerés és a nyelvi feldolgozás területén, valamint az idősorok elemzésénél. Végül gyakorlati példákon keresztül gyakoroljuk a komplex algoritmusok felhasználását különböző valós problémák megoldására.

Részletes tematika:

 

  1. Nap: A neurális hálózatok alapjai 
  • Bevezetés a neurális hálózatokba és azok építőelemeibe 
  • Különböző típusú neurális hálózatok áttekintése (pl. többrétegű perceptron, konvolúciós hálózatok, rekurrens hálózatok)
  • Alapvető neurális hálózati struktúrák és deep learning működési elvek megismerése 
  1. Nap: Deep learning technikák és algoritmusok
  • Deep learning alapelvei és technikái 
  • Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és alkalmazási területeik (pl. képfelismerés) 
  • Rekurrens neurális hálózatok (RNN) és alkalmazási területeik (pl. nyelvi feldolgozás, idősorok elemzése) 
  1. Nap: Képfeldolgozás és képfelismerés deep learning segítségével
  • Deep learning alkalmazása képfelismerésben és képfeldolgozásban 
  • Képfeldolgozási technikák és algoritmusok (pl. képszegmentáció, objektumfelismerés) 
  • Gyakorlati példák és projektmunka a képfelismerés területén 
  1. Nap: Nyelvi feldolgozás és idősorok elemzése deep learning algoritmusokkal
  • Deep learning alkalmazása nyelvi feldolgozásban (pl. szöveggenerálás, gépi fordítás) 
  • Idősorok elemzése és prediktív modellek készítése deep learning algoritmusokkal 
  • Gyakorlati példák és projektmunka a nyelvi feldolgozás és az idősorok elemzése területén 
  1. Nap: Komplex algoritmusok és projektmunka deep learning környezetben
  • Komplex deep learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására 
  • Projektmunka és gyakorlati feladatok 
  • Prezentáció és visszajelzések a résztvevők által elkészített deep learning projektekről

ÉRDEKEL A KÉPZÉS? ÍRJ NEKÜNK!