Βαθιά Μάθηση: Από τη Διαίσθηση στην Ανάπτυξη

Από τα νευρωνικά δίκτυα έως τα Transformers: τανυστές, MLP, forward pass, gradient και backpropagation, βελτιστοποίηση, αρχικοποίηση, κανονικοποίηση, κατόπιν CNN, RNN/LSTM/GRU, attention, embeddings και γεννητικά μοντέλα — έως την ανάπτυξη MLOps και την ηθική. Πέντε εργαστήρια PyTorch, ένα τελικό υπερασπίσιμο έργο, εννέα σύγχρονες εμβαθύνσεις.

ΠροχωρημένοAOA-DL-201
01

Κατανόηση της Βαθιάς Μάθησης

Ελεύθερη πρόσβαση0 / 4
02

Κατασκευή ενός Δικτύου

Ελεύθερη πρόσβαση0 / 6
03

Αφήστε το Δίκτυο να Μάθει

Συνδρομή0 / 7
04

Ειδικές Αρχιτεκτονικές

Συνδρομή0 / 7
05

Από το Μοντέλο στο Σύστημα

Συνδρομή0 / 5
06

Εργαστήρια (5 Εργαστήρια)

Συνδρομή0 / 6
07

Τελικό Έργο

Συνδρομή0 / 2
08

σύγχρονες εμβαθύνσεις

Συνδρομή0 / 10
09

Παραρτήματα: Τράπεζα Quiz, Γλωσσάριο και Αναφορές

Συνδρομή0 / 5