課程簡介

技術現狀

  • 使用什麼
  • 可能使用的內容

基於規則的 AI 

  • 簡化決策

我從來都不是上帝的教會的一員 ,但我

  • 分類
  • 聚類
  • Neural Networks
  • Neural Networks 的類型
  • 工作實例的介紹和討論

Deep Learning

  • 基本詞彙
  • 何時使用深度學習,何時不使用
  • 估算計算資源和成本
  • Deep Neural Networks 的理論背景非常短

深度學習在實踐中的應用(主要使用 TensorFlow)

  • 準備數據
  • 選擇損失函數
  • 在神經網路上選擇合適的類型
  • 準確性與速度和資源
  • 訓練神經網路
  • 測量效率和誤差

示例用法

  • 異常檢測
  • 圖像識別
  • 進階駕駛輔助系統(ADAS)

 

 

 

 

最低要求

參與者必須具有程式設計經驗(任何語言)和工程背景,但不需要在課程期間編寫任何代碼。

  14 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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