Schulungsübersicht

  • Backprop, modulare Modelle
  • Logsum-Modul
  • RBF-Netz
  • MAP/MLE-Verlust
  • Parameterraumtransformationen
  • Faltungsmodul
  • Gradientenbasiertes Lernen
  • Energie für Inferenz
  • Zielsetzung für das Lernen
  • PCA, NLL
  • Latente Variablenmodelle
  • Probabilistisches LVM
  • Verlustfunktion
  • Handschrifterkennung

Voraussetzungen

Gute Grundkenntnisse in maschinellem Lernen. Programmierkenntnisse in einer beliebigen Sprache (idealerweise Python/R).

  21 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

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