Neuronové sítě a deep learning v Pythonu
Kurz vás naučí využívat možností deep learning, tedy strojového učení, v Pythonu za pomoci neuronových sítí.
Lekce 1 - Úvod a motivace do programování neuronových sítí v Pythonu
Představíme si kurz, namotivujeme se a nainstalujeme první knihovny pro deep learning (strojové učení) v Pythonu.
Lekce 2 - Neuronové sítě v Pythonu - Prostředí Jupyter
V tutoriálu si nainstalujeme prostředí Jupyter, ukážeme si základy potřebné pro tento kurz a spustíme pár řádku Pythonu.
Lekce 3 - Předpověď ceny zlata pomocí lineární regrese v Pythonu
V tutoriálu si představíme lineární regresi, přečteme data s knihovnou Pandas a budeme předpovídat cenu zlata v Pythonu.
Lekce 4 - Zjednodušená gradientní metoda optimalizace lineární regrese
V Python tutoriálu si přiblížíme gradientní metodu optimalizace a pomocí zjednodušeného řešení optimalizujeme linearní regresi.
Lekce 5 - Polynomiální regrese ceny zlata a druhy strojového učení
V tutoriálu si představíme polynomiální regresi a porovnáme předpověď ceny zlata s lineární regresí a druhy strojového učení v Pythonu.
Lekce 6 - KNN algoritmus - Vrána k vráně sedá
V Python tutoriálu si představíme první klasifikační algoritmus K-NN, jak funguje a proč je tak efektivní.
Lekce 7 - Neuronové sítě v Pythonu - Vlastní implementace KNN
V Python tutoriálu si napíšeme vlastní KNN algoritmus, tím si utvrdíme znalosti z minulé lekce a lépe pochopíme jak funguje.
Lekce 8 - Rozhodovací stromy v Pythonu
V Python tutoriálu si představíme rozhodovací stromy a na jakém principu fungují. Jeden klasifikační strom si vytvoříme a otestujeme na Iris datasetu.