Podczas szkolenia prezentowane są wszystkie najważniejsze architektury sieci neuronowych i metody ich uczenia. Uczestnicy zapoznają się z modułem Automatyczne Sieci Neuronowe programu Statistica i zawartymi w nim metodami uczenia sieci oraz narzędziami służącymi do analizy neuronowego modelu. Poznają także narzędzia umożliwiające ominięcie najbardziej pracochłonnych etapów projektowania sieci.
Pierwszy dzień kursu zapewni podstawy teoretyczne, drugi to już praktyczne aspekty budowy modeli z wykorzystaniem programu Statistica.
Dla kogo?
Dla osób zainteresowanych wykorzystaniem sieci neuronowych – jednej z flagowych metod sztucznej inteligencji w analizie swoich danych.
Co zyskasz?
- Poznasz różne rodzaje sieci neuronowych oraz sposoby ich uczenia i oceny.
- Będziesz umiał dopasować rodzaj sieci neuronowej do Twojego problemu badawczego.
- Samodzielnie zbudujesz sieci neuronowe (m.in. perceptron, sieć Kohonena) dla konkretnych problemów.
- Zdobędziesz umiejętność eksperymentalnego dobrania optymalnej topologii sieci oraz jej parametrów dla konkretnych danych.
- Zapoznasz się z dobrymi praktykami modelowania sieci neuronowych.
- Dostaniesz praktyczne wskazówki, jak unikać błędów w modelowaniu, doborze próby i interpretacji wyników.