Descrição
Introdução à classificação e regressão. Otimização, vetorização, gradiente descendente, funções de custo, perda e ativação. Introdução e noções básicas de IA, Redes Neurais Artificiais, propagação direta e reversa, Perceptron Multicamadas e outros tipos de modelos de Redes Neurais Profundas, suas aplicações em multimédia, redes, finanças, etc.
Pré-requisitos
- Pré‑requisito(s): BIT 2009 e BIT 2400.
Condições e modalidades
- Também listado como OSS 4005.
- Pré‑requisito(s): BIT 2009 e BIT 2400.
- Aulas três horas por semana.
Texto de referência na sua língua de origem
Introduction to classification and regression. Optimization, vectorization, gradient descent, cost, loss and activation functions. Introduction and basics to AI, Artificial Neural Networks, forward and backward propagation, Multi Layer Perceptron, and other types of Deep Neural Network models, their applications in multimedia, networks, finance, etc.
- Prerequisite(s): BIT 2009 and BIT 2400 .
- Also listed as OSS 4005 .
- Lectures three hours a week.
Fontes e referências
As datas e as fontes são mantidas para ajudá-lo a verificar os dados. As traduções são propostas para facilitar a leitura; a fonte oficial é a referência para condições e exigências.
Fonte de referência : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/IRM/