Mély tanulás képzések
A mély tanulás (deep learning) a modern MI alapja: neurális hálózatok, amelyek szöveg-, kép- és hangfeldolgozásban emberi szintű teljesítményt érnek el. Elemezzük a legértékesebb képzési programokat.
Képzések böngészése
A mély tanulás (deep learning) a modern MI alapja: neurális hálózatok, amelyek szöveg-, kép- és hangfeldolgozásban emberi szintű teljesítményt érnek el. Elemezzük a legértékesebb képzési programokat.
Képzések böngészése
A deep learning alapja: rétegek felépítése, aktivációs függvények (ReLU, sigmoid), backpropagation, gradiens-ereszkedés és regularizáció (dropout, batch normalization).
Képosztályozás, tárgyfelismerés, szegmentálás. Architektúrák: ResNet, VGG, EfficientNet, MobileNet. Transfer learning és fine-tuning stratégiák.
Idősorok, szekvenciális adatok feldolgozása. LSTM és GRU cellák, szöveggenerálás, idősor-előrejelzés, seq2seq architektúrák.
Attention mechanism, self-attention, multi-head attention. BERT, GPT, T5 modellek megértése. Az NLP és más területek alapja 2020 óta.
Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoders, diffúziós modellek (Stable Diffusion). A generatív MI elméleti és gyakorlati alapjai.
Q-learning, Policy Gradient, PPO, RLHF (emberi visszajelzésből tanulás). Játék-AI és valós robotikai alkalmazások megismerése.
A két vezető mélytanulás-keretrendszer közötti választás sok kezdőt foglalkoztat. A TensorFlow (Google) erős produkcióban való telepítési lehetőségeivel tűnik ki, míg a PyTorch (Meta) kutatói körökben dominál, és a közelmúltban az iparban is átvette a vezető szerepet.
Az elemzett kurzusok 64%-a PyTorch-ot, 36%-a TensorFlow-t tanít elsődleges keretrendszerként. A Keras (TF felépítménye) bevezető kurzusoknál még mindig népszerű.
Wysian javaslat: Ha most kezded a mély tanulást, a PyTorch-ot ajánljuk elsődleges keretrendszerként — szélesebb kutatói ökoszisztéma, intuitívabb Pythonos szintaxis és erős ipari elfogadottság jellemzi.
