Programa do Curso

Estado atual da tecnologia

  • O que é usado
  • O que pode ser potencialmente usado

IA baseada em regras

  • Simplificando a decisão

Machine Learning

  • Classificação
  • Agrupamento
  • Neural Networks
  • Tipos de Neural Networks
  • Apresentação de exemplos de trabalho e discussão

Deep Learning

  • Vocabulário básico
  • Quando usar Deep Learning, quando não usar
  • Estimando recursos e custos computacionais
  • Base teórica muito curta para Deep Neural Networks

Deep Learning na prática (principalmente usando TensorFlow)

  • Preparando Dados
  • Escolhendo a função de perda
  • Escolhendo o tipo apropriado na rede neural
  • Precisão versus velocidade e recursos
  • Rede neural de treinamento
  • Medindo eficiência e erro

Uso de amostra

  • Detecção de anomalia
  • Reconhecimento de imagem
  • ADAS

Requisitos

Os participantes devem ter experiência em programação (qualquer linguagem) e formação em engenharia, mas não são obrigados a escrever qualquer código durante o curso.

  14 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


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

Declaração de Clientes (1)

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