Neuronové sítě a machine learning pro text a obrázky

Popis online kurzu Neuronové sítě a Machine Learning pro text a obrázky

Co se v kurzu Neuronové sítě a machine learning pro text a obrázky naučíte?

• “Úvod do neuronových sítí”: Naučíte se, co jsou neuronové sítě, jak vznikly, jak fungují a co je činí jedinečnými. Podíváme se na podobnost mezi neuronovými sítěmi strojního učení a biologickými neuronovými sítěmi.
• “Perceptron”: Začneme modelem nejjednodušší neuronové sítě, zvané perceptron. Ukážeme si, co dokáže takový model zvládnout a v čem jsou jeho nedostatky.
• “Vícevrstvý perceptron”: Přejdeme k hlavnímu typu neuronových sítí, kterým je vícevrstvý perceptron. Naučíte se jeho jednotlivé nejdůležitější komponenty: vrstvy, neurony, váhy, aktivační funkce.
• Trénink neuronových sítí: Pochopíte myšlenku trénování neuronových sítí. Začneme perceptronem a poté přejdeme na trénink vícevrstvého perceptronu. Sestavíte a natrénujete neuronové sítě ve scikit-learn knihovně
• “Typy neuronových sítí a knihovny”: Seznámíte se se 3 hlavními typy neuronových sítí a knihovnami na kterých je umíte natrénovat.
• “Úvod do počítačového vidění”: Dozvíte se, jak vzniklo počítačové vidění a jaké jsou jeho využití. Ukážeme si souvislost mezi lidským a počítačovým viděním.
• “Konvoluce”: Pochopíte hlavní myšlenku za modely počítačového vidění, která se nazývá konvoluce. Ukážeme si příklad jejího výpočtu na černobílých a barevných obrázcích.
• “Jak vidí počítače obrázky”: Seznámíte se s tím, z čeho sestávají obrázky a jak je vidí počítače.
• “Konvoluční neuronová síť”: Naučíte se z čeho sestává konvoluční neuronová síť. Je to model, který se používá v praxi pro problémy, kde jsou vstupem obrázky. Ukážeme si, co jsou její parametry a pochopíte, jak natrénovat klasifikační model pro obrázky.
• “Úvod do zpracování přirozeného jazyka”: Dozvíte se, o čem je zpracování přirozeného jazyka a jaké jsou jeho využití.
• “Práce s textovými daty a jejich úprava”: Než použijeme modely pro zpracování přirozeného jazyka, je často nutné text předzpracovat. V této části se dozvíte, jaké úpravy se obvykle s textem provádějí.
• “Přeměna z textu na čísla”: Naučíte se jak a proč potřebujeme přeměnit text na čísla. Zároveň se naučíme výrazy, které se používají v souvislosti se zpracováním přirozeného jazyka.
• „Bag of Words“: Začneme modelem pro řešení problémů s textem zvaným Bag of Words. Vysvětlíme si jeho obměny, výhody a nevýhody.
• “TF-IDF”: Pokračujeme modelem, TF-IDF, který se často používá v praxi, například pro kategorizování textu. Po krocích se naučíte, jak tento model funguje.

Pro koho je kurz Neuronové sítě a machine learning pro text a obrázky vhodný? 

Co po kurzu dokážete a co si odnesete?

• Praktické zkušenosti se zpracováním obrázků a textů pomocí modelů strojového učení (machine learning).

Má kurz Neuronové sítě a machine learning pro text a obrázky vstupní požadavky?

• schopnost pracovat s Jupyter Notebooky,
• předchozí zkušenost s Pythonem, zejména zkušenost s knihovnou scikit-learn,
• základní konceptuální znalost strojového učení (machine learning).

Co je zapotřebí k absolvování kurzu?

• Základní znalost angličtiny: Minimální pasivní znalost na úrovni čtení textu jelikož pro knihovny, o kterých se budeme učit jsou vytvořeny dokumentace v anglickém jazyce. Všechny video tutoriály jsou však ve slovenském jazyce.
• Stabilní internetové připojení. Pro sledování video lekcí či práci na cvičeních je internetové připojení neustále zapotřebí.
• Aktualizovaný internetový prohlížeč Google Chrome, Microsoft Edge nebo Mozilla Firefox.
• (doporučeno) Google účet. S Jupyter notebooky doporučujeme pracovat v prostředí Google Colaboratory. V případě, že Google účet nemáte a ani si jej nechcete zakládat, bude k dispozici druhá alternativa pro lokální práci s Jupyter notebooky.

Co vše s kurzem Neuronové sítě a machine learning pro text a obrázky získáte

• 6 Jupyter notebooků, ve kterých si nejen prakticky vyzkoušíte jednotlivé koncepty, ale můžete je používat jako osobní referenci ve vašem (budoucím) zaměstnání,
• video tutoriály o Neuronových sítích a Machine Learning pro text a obrázky,
• moderované diskusní fórum, ve kterém na vaše dotazy odpovídá autor kurzu Róbert Barcík,
• certifikát o absolvování online kurzu Neuronové sítě a Machine Learning pro text a obrázky
• garance vrácení peněz do 14 dnů v případě nespokojenosti s kurzem.