Visa allastudier.se som: Mobil

Deep Learning - metoder och tillämpningar

Umeå universitet
Sammanfattning
Grundnivå (Högskole- och Kandidatexamen)
Distans
7.5 hp
Deltid
Startdatum: Vår 2020 - Distans
Sista ansökan: 2019-10-14

Deep Learning - metoder och tillämpningar

I denna kurs behandlas designmetoder och olika algoritmer för och varianter av Deep Learning inom klassifiering, prediktion, interaktion och modellering med användning av olika typer av data; ljud, bild, video, text, sekvenser. Begrepp såsom Överträning, Dropouts och Gradienter gås igenom.   Installation och användning av hård- och mjukvaror för experimenterande med topologier såsom CNN, RNN, LSTM, DQN och tillhörande parametrar samt inspektion av resultatet utgör en väsentlig del av kursen. Kursen går även kortfattat igenom Dataanalys, Maskininlärning, Tensorer, Datorseende, Transfer Learning,  Grunder i Robotik, Reinforcement Learning och metoder med kombinationen Deep Reinforcement Learning. Numeriska implementationer studeras översiktligt. Det är en tidsmässig fördel att ha tillgång till lämpliga beräknings(grafik)kort alternativt ha/få tillgång till motsvarande molntjänst. Man kan köra Windows, OS X eller Linux.


 

Förkunskaper

För tillträde till kursen krävs minst 7,5 hp inom området Programmering eller motsvarande.