Schulungsübersicht

Einführung in Neural Networks

  1. Was sind Neural Networks
  2. Was ist der aktuelle Stand bei der Anwendung neuronaler Netze
  3. Neural Networks im Vergleich zu Regressionsmodellen
  4. Überwachtes und unüberwachtes Lernen

Überblick über die verfügbaren Pakete

  1. nnet, neuralnet und andere
  2. Unterschiede zwischen den Paketen und itls Einschränkungen
  3. Visualisierung neuronaler Netze

Anwenden Neural Networks

  • Konzept der Neuronen und neuronalen Netze
  • Ein vereinfachtes Modell des Gehirns
  • Gelegenheitsneuronen
  • XOR-Problem und die Natur der Werteverteilung
  • Die polymorphe Natur des Sigmoidals
  • Andere aktivierte Funktionen
  • Aufbau von neuronalen Netzen
  • Konzept der Neuronen verbinden
  • Neuronale Netze als Knotenpunkte
  • Aufbau eines Netzwerks
  • Neuronen
  • Schichten
  • Skalen
  • Eingabe- und Ausgabedaten
  • Bereich 0 bis 1
  • Normalisierung
  • Lernen Neural Networks
  • Rückwärtspropagation
  • Schrittweise Fortpflanzung
  • Netzwerk-Trainingsalgorithmen
  • Anwendungsbereich
  • Schätzung
  • Probleme mit der Möglichkeit der Annäherung durch
  • Beispiele
  • OCR und Bildmustererkennung
  • Andere Anwendungen
  • Implementierung eines neuronalen Netzes zur Vorhersage von Aktienkursen von börsennotierten

Voraussetzungen

Programmierung in einer beliebigen Programmiersprache empfohlen.

  14 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 (3)

Kombinierte Kurse

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