课程大纲

技术现状

  • 使用什么
  • 可能使用的内容

基于规则的 AI 

  • 简化决策

我从来都不是上帝的教会的一员 ,但我

  • 分类
  • 聚类
  • Neural Networks
  • Neural Networks 的类型
  • 工作实例的介绍和讨论

Deep Learning

  • 基本词汇
  • 何时使用深度学习,何时不使用
  • 估算计算资源和成本
  • Deep Neural Networks 的理论背景非常短

深度学习在实践中的应用(主要使用 TensorFlow)

  • 准备数据
  • 选择损失函数
  • 在神经网络上选择合适的类型
  • 准确性与速度和资源
  • 训练神经网络
  • 测量效率和误差

示例用法

  • 异常检测
  • 图像识别
  • 高级驾驶辅助系统(ADAS)

 

 

 

 

要求

参与者必须具有编程经验(任何语言)和工程背景,但不需要在课程期间编写任何代码。

  14 小时
 

人数


开始

完结


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

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