Mô tả
Giới thiệu về phân loại và hồi quy. Tối ưu hóa, vector hóa, gradient descent, hàm chi phí, hàm mất mát và hàm kích hoạt. Giới thiệu và kiến thức cơ bản về AI, Mạng Nơ-ron Nhân tạo, truyền tới trước và truyền ngược, Perceptron nhiều lớp, và các loại mô hình Mạng Nơ-ron Sâu khác, cùng ứng dụng của chúng trong đa phương tiện, mạng, tài chính, v.v.
Tiền đề
- Yêu cầu tiên quyết: BIT 2000 và BIT 2400 .
Điều kiện và thủ tục
- Cũng được liệt kê là IRM 4005 .
- Yêu cầu tiên quyết: BIT 2000 và BIT 2400 .
- Ba giờ giảng mỗi tuần.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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 2000 and BIT 2400 .
- Also listed as IRM 4005 .
- Lectures three hours a week.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/OSS/