Sieci neuronowych i uczenia maszynowego nie trzeba już chyba nikomu przedstawiać. Służą nam na każdym kroku, dynamicznie rośnie zwłaszcza ich zastosowanie w przetwarzaniu wszelkiego rodzaju danych (data science). Swoją siłę pokazują w odniesieniu do problemów, dla których nie znaliśmy wcześniej algorytmicznych rozwiązań. Jednak mimo tych zalet klasyczne sieci neuronowe mają swoje ograniczenia - wymagają sprowadzenia danych do ustrukturyzowanej postaci.

Czego nauczysz się podczas trwania kursu? 🤔

⚈Jak korzystać z bibliotek NumPy i Matplotlib.

⚈Na czym polegają techniki doboru odpowiedniej struktury sieci.

⚈Jak zastosować sieci konwolucyjne do rozpoznawania obiektów.

...i wiele więcej!