פיתוח של רשתות נוירונים בפייתון בעזרת machine learning
קורס ללמידה עמוקה ופיתוח של רשתות נוירונים בפייתון בעזרת הספריות tensorflow & keras- machine learning
4.64 (25 reviews)
108
students
6.5 hours
content
Jun 2020
last update
$19.99
regular price
What you will learn
מטרת הקורס היא לבנות מודלים של רשתות נוירונים בעזרת הספריות
Tensorflow + Keras
בקורס נראה מהי רשת נוירונים וכיצד היא בנויה.
שני הפרקים הראשונים הם קצת יותר מאתגרים משאר הקורס בהם נלמד את הרקע המתמטי העומד מאחורי רשתות נורונים, על מנת לקבל הבנה עמוקה של נושא זה.
במסגרת פרקים אלו נראה כיצד לבצע פעולות נדרשות במטריצות וכן נלמד את האלגוריתמים
SGD- Stochastric Gradient Descent and Backpropagation
בפרקים אלו ניצור רשת נוירונים בעזרת פיתון בלבד ללא עזרה של ספריות על מנת להפנים את העיקרון של עבודת רשתות נוירונים
לאחר פרקים אלו נלמד כיצד לעבוד עם הספריות ובעזרתם ליצור רשת שתזהה אותיות כתב יד.
נושאים נוספים שבהם נעסוק יהיו
overfitting & hyperparameters
Regularization
Dropout
Cross entropy loss function & softmax
Grid search hyperparameters
לאחר מכן נראה כיצד ליצור רשתות מבוססות קונבולוצי. נלמד את כל השכבות המרכיבות אותה ונראה כיצד לזהות קטגוריות של תמונות צבעוניות
נושא נוסף שנראה הוא כיצד ליצור רשת לחישוב רגרסיה שבעזרת נבצע הערכת שווי של בתים על פי פרמטרים של גודל, שכונה וכו.
נלמד כיצד לטפל בקובצי קול ואיך לזהות את סוג המוזיקה של הקובץ, אם הוא קובץ רוק או קלסי לדוגמא.
נלמד כיצד לבנות רשתות מורכבות אם דילוגים על שכבות ומספר כניסות שמאחדים בעזרת
Functional API
לבסוף נראה כיצד להשתמש ברשתות קיימות שכבר מאומנות לצורך ספציפי בעזרת השיטות של
Transfer learning + feature extractions
במסגרת הקורס נראה דוגמאות פרקטיות רבות שכתובות בפיתון כך שבסיום הקורס יוכלו המשתתפים להגיע לרמה שבה יוכלו לפתח בעצמם רשתות לצורך פתרון בעיות בתחום
Screenshots
Related Topics
2991410
udemy ID
4/12/2020
course created date
4/15/2021
course indexed date
Bot
course submited by