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Cours

Apprentissage profond

Optionnels5 ECTSSemestre 660 h d’enseignementLangue d’enseignement : croate

Description du cours

La description du cours est disponible uniquement en croate.

  • Pravila kolegija, uvod u neuronske mreže i duboko učenje
  • Matematička osnova, rad i koncepti neuronskih mreža i dubokog učenja
  • Osnove programskog jezika visoke razine i alata za rad s podacima
  • Programski okviri za pripremu, obradu i vizualizaciju numeričkih i grafičkih tipova podataka
  • Programski okviri za oblikovanje i rad s neuronskim mrežama
  • Duboki potpuno povezani sekvencijski modeli neuronskih mreža
  • Konvolucijski modeli neuronskih mreža
  • Kolokvij
  • Poteškoće prilikom treniranja neuronskih mreža
  • Tehnike treniranja neuronskih mreža
  • Tehnike modeliranja neuronskih mreža
  • Rekurentne neuronske mreže i rad s kontinuiranim podacima
  • Generativni modeli neuronskih mreža
  • Napredni modeli neuronskih mreža
  • Završni ispit

Acquis d’apprentissage

Les acquis d’apprentissage sont affichés en anglais.

  1. ability to design deep models in a high-level programming language
  2. ability to organize and optimize data into structures suitable for training deep neural network models
  3. ability to sketch a conceptual deep model of a neural network
  4. ability to construct deep neural network models suitable for supervised, semi-supervised and uncontrolled learning
  5. ability to disassemble the functional parts of deep neural networks and adapt them to another purpose
  6. ability to design a high-performance deep neural network model

Bibliographie

Bibliographie obligatoire

  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2017). Deep Learning, http://www.deeplearningbook.org
    Aggarwal, C. C. (2018). Neural Networks and Deep Learning. In Springer. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-801522-3.00018-5
    Czum, J. M. (2020). Dive Into Deep Learning
    Valkov V. (2020), Get SH*T Done with PyTorch: Solve Real-World Machine Learning Problems with Deep Neural Networks in Python
    Vasilev I., Slater D., Spacagna G., Roelants P., Zocca V. (2019), Python Deep Learning Second Edition, Packt Publishing Ltd.

Responsables du cours 1

Intervenants 1

Dates d’examen

Les sessions d'examens de cette année universitaire n'ont pas encore été publiées. L'année dernière, ont eu lieu :

dans 10 jours max. dans 30 jours max. plus tard ont eu lieu
Source : ISVU. Un clic sur une session ouvre Studomat pour l'inscription à l'examen ; vérifie-y aussi d'éventuelles modifications.