Opanuj sztuczną inteligencję od podstaw. Od pojedynczego matematycznego neuronu, po głębokie sieci wielowarstwowe. Architektura krok po kroku z sekcją "Po ludzku".
Zacznij naukę ➔Zrozumienie podstaw: architektura neuronu, reguła uczenia, operacje logiczne, klasyfikacja na zbiorze medycznym i interaktywny symulator decyzji.
Architektury wielowarstwowe (Dense), funkcje aktywacji ReLU i Softmax, optymalizator Adam oraz skalowanie danych z interaktywnymi wizualizacjami.
Zastosowanie strukturalnych sieci MLP do numerycznego prognozowania wariantów numerycznych. Operacje rurociągów TensorFlow tf.data.Dataset oraz badanie metryk takich jak MAE oraz optymalnego Huber Loss.
Zrozumienie kluczowych parametrów głębokich sieci. Analiza współczynnika uczenia, rozmiaru paczki (batch size) i optymalizatorów (np. Adam) oraz symulator procesu treningowego.
Zabezpieczanie modeli ML przed zjawiskiem Przeuczenia (Overfitting), optymalizacja epok przez Callbacks, Dropout, i symulacje ratunkowe Early Stopping.
Prosty przewodnik po interaktywnych materiałach edukacyjnych
Zawsze gdy matematyka staje się zawiła, szukaj bloków "Po ludzku", w których omawiamy trudne zagadnienia na prostych, życiowych przykładach.
Baw się suwakami i symulatorami. Zobaczysz na żywo, jak zmiana wag lub danych wejściowych wpływa na wynik sieci i decyzję klasyfikatora.
Na końcu każdej lekcji rozwiąż quiz ewaluacyjny, aby utrwalić zdobytą wiedzę i zweryfikować zrozumienie materiału.