Wstęp do deep learningu – biblioteka KERAS

499,00 

Kurs w trakcie przygotowania – będzie dostępny w IV kwartale 2021 r.

Biblioteka Keras daje ogromne możliwości związane z uczeniem maszynowym. Możemy dzięki niej tworzyć własne sieci neuronowe, a następnie dostosowywać je do naszych potrzeb. W tym kursie nauczysz się jak korzystać z narzędzi udostępnianych przez bibliotekę Keras, bazując na różnej trudności problemach, które zostały uwzględnione w zadaniach.

W przygotowaniu

Opis

Kurs w liczbach:

  • Liczba zadań praktycznych w kursie: 25 zadań
  • Liczba minut materiału video:
  • Liczba stron materiałów pdf:
  • Poziom trudności: Średniozaawansowany 
  • Szacowany czas uczenia kursu: 20h

Co uzyskujesz w ramach kursu: 

  • Dostęp do środowiska programistycznego w przeglądarce wraz z systemem automatycznego testowania programów przez 12 miesięcy od zakupu kursu 
  • Nielimitowany dostęp do materiałów video prezentujących sposób rozwiązania zadania wraz z omówieniem 
  • Nielimitowany dostęp do materiałów teoretycznych pdf wprowadzających w tematykę zadań praktycznych 
  • Nielimitowany dostęp do napisanych programów w ramach sprawdzanych zadań na platformie  
  • Imienny certyfikat ukończenia kursu (warunek wykonania poprawnie min. 85% zadań przewidzianych w kursie

Zawartość kursu:

  1. Rozpoznawanie Raka Piersi 
    • Wczytanie i podział danych
    • Usunięcie kolumn
    • Macierz korelacji i wizualizacja
    • Zakodowanie danych
    • Skalowanie
    • Tworzenie modelu
    • Trening modelu
    • Predykcja
    • Confusion Matrix
  2. Ceny giełdowe 
    • Wczytanie i przygotowanie danych
    • Wizualizacja danych
    • Skalowanie danych
    • Podział na dane treningowe i testowe
    • Generatory próbek szeregów czasowych
    • Budowa oraz trening modelu
    • Predykcja i ocena wyników
    • Wizualizacja wyników
  3. LSTM – IMBD
    • Wczytanie danych
    • Odkodowywanie recenzji
    • Ujednolicenie długości danych
    • Budowa modelu
    • Trening modelu
    • Predykcja
    • Badanie skuteczności modelu
    • Confusion Matrix