|
|
|
||
"Kurz nabízí účastníkům komplexní vhled do pokročilých metod analýzy dat a neuronových sítí a jejich praktického
využití. Zahrnuje sofistikované techniky analýzy dat, jako je shluková analýza a rozpoznávání vzorů pomocí
neuronových sítí.
Účastníci se naučí aplikovat analýzu hlavních komponent, která umožňuje identifikaci klíčových
charakteristik datových souborů a redukci jejich dimenzionality. Dále se seznámí s algoritmy jako jsou support
vector machine (SVM) a k-nejbližších sousedů, které jsou vhodné pro řešení klasifikačních problémů.
V kurzu
budou také účastníkům představeny hluboké neuronové sítě s důrazem na predikci časových řad a analýzu
vícerozměrných dat. Účastníci se seznámí s řadou aktuálně využívaných architektur hlubokých neuronových sítí a
naučí se je využívat pro analýzu jejich vlastních datových sad.
Důležitou součástí kurzu je také validace a
vyhodnocování přesnosti klasifikace a predikce pomocí neuronových sítí. Účastníci se naučí, jak správně nastavit a
vyhodnotit výkonnostní metriky svých modelů a jak efektivně využívat různé techniky validace a optimalizace.
Celkově
kurz umožňuje účastníkům získat hlubší porozumění pokročilým metodám analýzy dat a neuronovým sítím a získat
praktické dovednosti pro jejich aplikaci v různých oblastech, od průmyslových aplikací po vědecký výzkum. Tím
účastníkům poskytuje potřebné znalosti a dovednosti pro úspěšnou práci v oblasti analýzy dat a umělé
inteligence."
Last update: Krátká Jana (25.09.2024)
|
|
||
Úvod do shlukové analýzy a vybrané metody shlukové analýzy 1: k-nejbližších sousedů, k-means, DBSCAN Aplikace zvolených klasifikačních metod pomocí knihovny Scikit-learn a jejich porovnání Hierarchické shlukování (dendrogram) a vybrané metody shlukové analýzy 2: samoorganizující se mapy Aplikace zvolených klasifikačních metod pomocí knihovny sklearn-som či minisom a jejich porovnání Úvod do neuronových sítí, učení sítí, gradientní metody, multi-layer perceptron (MLP) MLP - univerzální aproximátor, učení neuronových sítí, klasifikace a regrese Aplikace neuronových sítí pro zpracování časových řad Predikce časových řad Aplikace neuronových sítí pro zpracování obrazových dat Problematika klasifikace, detekce objektů, tracking Use case - ukázka pracovního postupu při zpracování nového datasetu Ukázka regresního datasetu Use case - ukázka pracovního postupu při zpracování nového datasetu Ukázka klasifikačního datasetu Vytváření automatických reportů ze zpracovaných dat Automatizace generování reportů s výsledky Last update: Krátká Jana (25.09.2024)
|