Nabídka tohoto termínu kurzu již není aktuální. Podobné kurzy naleznete zde.

Machine Learning BootCamp

Základní info

Popis kurzu

Jedná se o týdenní intenzivní sérii všech našich kurzů za zvýhodněnou cenu. Nejsou třeba žádné předchozí znalosti strojového učení. Balíček obsahuje:



  • Úvod do strojového učení (2 dny)

  • Zpracování přirozeného jazyka (1 den)

  • Konvoluční neuronové sítě a zpracování obrazu (1 den)

  • Časové řady (1 den)

Obsah kurzu

Day 1



  • What is machine learning?

  • Types of machine learning (classification, regression, ranking, reinforcement learning,

  • clustering, anomaly detection, recommendation, optimization)

  • Data preparation (train, test and validation data sets, imbalanced and noisy data)

  • Classification model evaluation (accuracy, precision, recall, confusion matrix, ROC, AUC)

  • Basic algorithms for classification (baseline models, Na.ve Bayes Classifier, Logistic regression, Support Vector Machines, decision trees, ensemble models)

  • Quick Scikit-Learn tutorial (how to load and transform data, training models, predicting values, model pipelines and evaluation)

  • Practical classification task

  • Basic algorithms for regression (analytical methods, gradient descent, SVR, regression trees)


Day 2



  • Basic algorithms for clustering (K-means, hierarchical clustering)

  • Practical clustering task

  • Introduction to artificial neural networks (why they are so popular, what their advantages and disadvantages are, perceptron neural network)

  • Most frequently used activation functions (Sigmoid, Linear, Tanh, Relu, Softmax)

  • Multi-Layer neural networks (back propagation algorithm, stochastic gradient descent, convolution, pooling, regularizations)

  • Quick tutorial to Keras (sequential models, optimizers, training, data workflow)

  • Practical classification and regression tasks using neural networks


Day 3.- Natural Language Processing



  • Introduction to natural language processing

  • Chapters from computational linguistics (corpus, tokenization, morphological, syntactic and semantic analysis, entropy, perplexity)

  • Text document vectorization (bag of words, one-hot encoding, TF-IDF)

  • Practical taks on text classification

  • Word embedding (word2vec, GloVe)

  • Introduction to language modelling (n-gram models, smoothing, neural network based language models)

  • Practical task on language modelling (implementation of a language detection algorithm based on language models)

  • Neural network based text generator

Day 4. - Convolutional neural networks and image processing



  • Back to the history

  • What the convolution is and why it works

  • TensorFlow (designing a simple convolutional neural network)

  • Practical classification task with the Fashion MNIST data set.

  • Experiments with the MSCOCO and ResNet data sets

  • Visualisations using TensorBoards

  • Image classification

  • How to deal with noisy data?

Day 5. - Time Series Analysis



  • Introduction to the theory of time series modeling

  • Classical methods for time series prediction (space & frequency domain, spectral analysis, autocorrelation, ARIMA models etc.)

  • Hands-on example (pandas, basic characteristics, simple prediction)

  • Machine learning for time series prediction (state-space methods, Hidden Markov Chain, Kalman filter, classical neural networks, recurrent networks, LSTM)

  • Hands-on examples of machine learning methods (training set preparation for specific task and model, training process & evaluation)

  • Complex example of time series prediction using recurrent neural network (temperature prediction from high-dimensional input data: training data set preparation, training process & validation, prediction with trained neural network)

Předpoklady


  • Základní znalost programování v Pythonu

  • Středoškolské znalosti lineární algebry, matematické analýzy a teorie pravděpodobnosti. Bude předpokládáno základní porozumění pojmům jako vektor, matice, vektorový prostor, pravděpodobnost, podmíněná pravděpodobnost, nezávislost náhodných jevů a znalost násobení matic a derivace funkcí.

  • Vlastní laptop s předinstalovaným Dockerem.


Studijní materiály

V angličtině

Machine Learning BootCamp

Vybraný termín:

1.11.2021  Praha

Cena

Kontaktovat dodavatele


Kontrola proti spamu. Kolik je deset a šest ? Součet zapište číslicemi.