Neuronové sítě jsou skupinou algoritmů inspirovaných fungováním lidského mozku. Jejich konstrukce je založena na propojení umělých neuronů, které mohou provádět různé úlohy, jako je rozpoznávání vzorů, předpovídání, zpracování přirozeného jazyka a mnoho dalších. S rozmachem dostupných výpočetních zdrojů a zdokonalováním algoritmů se neuronové sítě dostaly do popředí zájmu a jejich praktické aplikace pronikají do různých odvětví lidského života.
Jednou z oblastí, kde se neuronové sítě s úspěchem uplatňují, je zpracování obrazu. Dnes se s nimi můžeme setkat v chytrých telefonech, kde pomáhají rozpoznávat obličeje při odemykání zařízení, nebo v kamerách v automobilech, které umožňují sledovat dopravu a předcházet nehodám.
Dalším úspěšným příkladem využití neuronových sítí je oblast přirozeného jazyka. Vývoj a zdokonalení takzvaných "rekurentních neuronových sítí" umožnily výrazně lepší syntézu a porozumění lidské řeči. Hlasoví asistenti, jako je Siri od společnosti Apple nebo Alexa od Amazonu, jsou nyní běžnou součástí našich domácností a kanceláří.
V oblasti doporučovacích systémů vytvářejí neuronové sítě personalizovaná doporučení uživatelům na základě jejich předchozího chování. Velké online platformy a služby, jako jsou Netflix, YouTube a Spotify, tyto technologie aktivně využívají ke zlepšení uživatelského zážitku a zvýšení úrovně zapojení svých uživatelů.
Mezi další využití neuronových sítí patří rozpoznávání rukopisu, autonomní vozidla, analýza finančních trhů, předpověď počasí a mnoho dalších.
Neuronové sítě mají širokou škálu praktických aplikací a postupně mění různá odvětví lidského života. Jejich schopnost rozpoznávat vzorce, učit se a předvídat z nich činí nástroje s obrovským potenciálem pro zlepšení našich životů a podporu inovací v nejrůznějších oblastech. Proto jsme se v GOPASu rozhodli navrhnout soubor školení, která se na tuto oblast specializují. Využijte projekt Jsem v kurzu, přihlaste se na školení a zaplaťte jen 18% z ceny kurzu!
1. Flexibilita a bohatství knihoven: Python disponuje širokou škálou knihoven, jako jsou TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn a další, které poskytují robustní nástroje pro vývoj a trénování neuronových sítí. Na školení se naučíme, jak tyto knihovny efektivně používat a využívat jejich funkce pro různé úlohy strojového učení.
2. Základy strojového učení: Školení nám pomůže seznámit se s algoritmy učení, typy dat a přístupy k úlohám, jako je klasifikace, regrese a shlukování.
3. Návrh a trénování modelů: Vývoj a trénování neuronových sítí je náročný proces, který vyžaduje specializované techniky. Školení nás naučí, jak navrhovat a přizpůsobovat architektury sítí, jak správně volit hyperparametry a jak vyhodnocovat výkonnost modelů.
4. Řešení reálných problémů: Školení nám umožní pracovat na reálných projektech, což nám dá příležitost použít získané znalosti k řešení reálných problémů v odvětvích, jako je medicína, počítačové vidění, průmyslová automatizace a další.
5. Optimalizace a výkonnost: Školení nám pomůže naučit se optimalizovat kód a využívat hardwarové a softwarové zdroje k dosažení vyššího výkonu a výpočetní rychlosti.
6. Aktualizace: Oblast strojového učení a neuronových sítí je neustále se měnící obor. Školení nám umožní držet krok s nejnovějším vývojem, trendy a osvědčenými postupy.
Školení o vývoji neuronových sítí v jazyce Python je nezbytné pro ty, kteří se chtějí zapojit do světa strojového učení a umělé inteligence. Poskytne nám potřebné nástroje, znalosti a praktické zkušenosti k úspěšnému vytváření a implementaci neuronových sítí v reálných aplikacích a přispěje k technologickému pokroku v této dynamické oblasti.
|
Dlouhodobě se věnuje operačním systémům UNIX, skriptovacím programovacím jazykům, architektuře BigData, analýze dat a pokročilé analytice, zejména v oblasti strojového učení. |
Peter K. - Líbily se mi praktické příklady spolu s kvalitním přednesem lektora.
Peter S. - Výborné vysvětlení problematiky, důraz na samostatné činnosti (ladění programů apod.).