Áttekintés A workshop során bemutatjuk a deep learning paradigma alapvető elgondolását, kiemeljük az előnyeit és kihívásait más gépi tanuló eljárásokkal szemben, ismertetjük az elsődleges felhasználási területeket, továbbá a fejlesztéshez szükséges hardver és szoftver rendszereket. A workshop folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be a deep learning programozás alapjait Python programnyelven. Kinek szól? A workshopot azoknak ajánljuk, akik szeretnének megismerkedni a Deep Learning alapjaival. Előfeltételek A workshop kezdő szintű, nem igényel korábbi Python, gépi tanulás vagy deep learning ismereteket. A tanfolyamon való részvételhez saját laptop Internet kapcsolattal szükséges, melyen elérhető a honlap és be lehet rá lépni Google fiókkal. Alternatív megoldás a fejlesztői környezet telepítése a saját laptopra: a Python 3. 6 alapú Anaconda 5. 2-t, továbbá a TensorFlow és Keras modulok telepítését javasoljuk. Digitális tananyag a megújuló felnőttképzésről | IKK Innovatív Képzéstámogató Központ Zrt.. Tematika Deep Learning alapok A deep learning definiciója és új eredményei.
600 000 Ft A Junior Java backend fejlesztő képzés résztvevőjeként megismerheted a Java programozási nyelvet, amellyel képes leszel önállóan számítógépes programokat készíteni, és Junior Java programozóként elhelyezkedni. Fontos tudni, hogy a Java nyelv jelen van minden iparágban, így Java fejlesztőként számos területen használhatod majd tudásodat. A Java programozók fejleszthetnek például telekommunikációs vagy energetikai […] Junior rendszergazda képzés (Junior rendszerüzemeltető) Junior rendszergazda képzés – Mindig is érdekeltek a számítógépek, hálózatok? Adatvédelmi tisztviselő képzés (E-learning videó + konzultáció október 25-én) | Képzésnaptár. Esetleg egyszerűen csak olyan informatikai szaktudást szeretnél, ami az élet szinte minden területén hasznosítható? Ismerj meg egy izgalmas foglalkozást, amellyel testközelből tapasztalhatod meg az informatika fejlődését! Színvonalas oktatás, piacképes tudás! Junior rendszerüzemeltetőként vállalatok, szervezetek, intézmények információs hálózatainak, illetve az ezekhez szükséges […] Junior szoftvertesztelő képzés Junior szoftvertesztelő képzés – Ha az egyik legnépszerűbb IT szaktudást keresed!
Helyi oktató által vezetett élő KNIME képzések a Budapest. Machine Translated Learn KNIME in our training center in Budapest. Konferenciatermeink a nyüzsgő főváros szívében, a belváros új sétálóutcájában, Pest üzleti, kereskedelmi és kulturális negyedében, kitűnő éttermek és kávézók közelségében találhatók. Két egymással összenyitható, légkondicionált, 100 fő befogadóképességű tárgyalótermet kínálunk, légkondícionálással és modern technikai eszközökkel felszerelve.
Sőt, azt is megtanítjuk, hogyan tudsz az appodhoz kapcsolódó adatbázis-kezelési sémát kialakítani. A webfejlesztésben a […] Bővebb információ
Hardver és szoftver környezetek. Osztályozás és regresszió deep learning alapon. Adatelőkészítés deep learning rendszerek számára. A modellek teljesítményének javítása. Eredmények kiértékelése. Példakód. Deep Learning alapú gépi látás A gépi látás alapfeladatai. A deep learning alapú gépi látás alapjai. Konvolúciós neurális hálózatok. Népszerű mély neurális hálózatok a gépi látásban. Transfer learning. Példakód.
A nyalábokra osztott lézersugár interferenciáját mérő műszer a hullámvezetők elrendezése miatt tetszőleges lineáris optikai transzformációt, azaz számítási műveletet tesz lehetővé. A műveleteket a processzorhoz csatlakoztatott hagyományos számítógépen futó program vezérli. A közlemény szerint az eszköz programozása egy unitér mátrix segítségével történik. A program megbízhatósága mérhető, és az előforduló hibák mintázatai akár gépi tanulási algoritmusok segítségével detektálhatóak. E tudás birtokában az ELTE-n különféle hibajavítási technikákat dolgoznak ki, és a kutató akár egy egyszerű önellenőrzéssel átalakíthatja a mátrixát úgy, hogy a mérési eredmény az elvárthoz a lehető legközelebb legyen. Általános Kémiai Laboratóriumi Gyakorlatok és Számolási Gyakorlat. Mint írják, az új típusú számítógép-architektúrák nem jelentenek gyakorlati megoldást minden számítási problémára, de rendkívül jól használhatók olyan problémák esetén, amelyekhez nagyszámú lehetséges kombináció kiszámítása szükséges. Nagy hatékonyság várható például a gépi tanulás, a kombinatorikus optimalizálás, az adatbázis-keresés, a portfólió-optimalizálás területén.
Az egyetemi e-learning keretrendszerek használatáról többet is megtudhat ezen a weboldalon:
A tematiká ban részletesebben áttekintheted a kurzus menetét és feltételeit, a modulok kapcsolódnak még némileg ide, ott ugyanis kilistázhatod a kurzusinformációkat, tananyagot és feladatokat. A kvízek között többféle kérdéssort (pl. : gyakorló, vizsga…) is találhatsz, a tananyagtól és a kurzus menetétől függően. Az Együttműködés menüpontot hallgatói nézetből nem minden esetben elérhető. Lényege, hogy web alapú eszközökkel (pl. : Google Docs) kollaboratív módon dolgozhass. A Canvas naptár funkciója teszi lehetővé, hogy ne vessz el a határidők dzsungelében. Kalligráfia tanfolyam. Színnel elkülönítve jelzi az egyes képzésekhez tartozó feladatokat, itt jelenik meg, ha az oktató online fogadóórát tart, vehetsz fel saját eseményeket és feladatokat is. A bejövő üzenetek mappában a szokásos (Olvasatlan, Csillagozott…) címkék mellett beállíthatod, hogy melyik kurzushoz tartozó üzeneteidet szeretnéd látni. Üzenetíráskor kiválaszthatod, hogy adott kurzusnál oktatónak, hallgatóknak, csoportoknak szeretnél-e üzenetet küldeni.