Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking培訓
人工神經網路是一種計算數據模型,用於開發能夠執行“智慧”任務的 Artificial Intelligence (AI) 系統。Neural Networks 通常用於 Machine Learning (ML) 應用程式,這些應用程式本身就是 AI 的一種實現。Deep Learning 是 ML 的一個子集。
課程簡介
第 1 天 - 人工神經網路
簡介和人工神經網路結構。
- Bio邏輯神經元和人工神經元。
- 人工神經網路的模型。
- 人工神經網路中使用的啟動函數。
- 典型的網路架構類別。
Mathematical 基礎和學習機制。
- 重新審視向量和矩陣代數。
- 狀態空間概念。
- 優化的概念。
- 糾錯學習。
- 基於記憶的學習。
- 赫比安學習。
- 競爭性學習。
單層感知器。
- 感知器的結構和學習。
- 模式分類器 - 簡介和貝葉斯分類器。
- 感知器作為模式分類器。
- 感知器收斂。
- 感知器的局限性。
前饋 ANN。
- 多層前饋網路的結構.
- 反向傳播演算法。
- 反向傳播 - 訓練和收斂。
- 具有反向傳播的函數近似。
- 反向傳播學習的實際和設計問題。
徑向基函數網路。
- 模式可分離性和插值。
- 正則化理論。
- 正則化和 RBF 網路。
- RBF 網路設計和培訓。
- RBF 的近似屬性。
競爭性學習和自組織 ANN。
- 常規聚類分析過程。
- 學習向量量化 (LVQ)。
- 競爭性學習演算法和架構。
- 自組織特徵圖。
- 特徵圖的屬性。
模糊 Neural Networks。
- 神經模糊系統。
- 模糊集和邏輯的背景。
- 模糊莖的設計。
- 模糊人工神經網路的設計。
應用
- 本文將討論神經網路應用的幾個例子,以及它們的優點和問題。
第 -2 天:機器學習
- PAC 學習框架
- 有限假設集的保證 - 一致情況
- 有限假設集的保證 – 不一致情況
- 泛泛而談
- 確定性簡歷。隨機情景
- 貝葉斯誤差雜訊
- 估計和近似誤差
- 選型
- Radmeacher 複雜性和 VC – 維度
- 偏差 - 方差權衡
- 正則化
- 過擬合
- 驗證
- 支援向量機
- 克里金法(高斯過程回歸)
- PCA 和內核 PCA
- 自組織映射 (SOM)
- 核誘導向量空間
- Mercer Kernels 和 Kernel - 誘導的相似性指標
- Reinforcement Learning
第 3 天 - 深度學習
這將與第 1 天和第 2 天涵蓋的主題相關進行教學
- Logistic 和 Softmax 回歸
- 稀疏自動編碼器
- 矢量化、PCA 和美白
- 自學成才
- 深度網路
- 線性解碼器
- 卷積和池化
- 稀疏編碼
- 獨立成分分析
- 典型相關性分析
- 演示和應用
最低要求
GoOD 對數學的理解。
GoOD 對基本統計的理解。
基本的程式設計技能不是必需的,但建議使用。
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客戶評論 (2)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
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Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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- 有效地選擇人工智慧方法來解決現實生活中的問題。
- 在機電一體化工程中實施 AI 應用。