Upravne informacije
| Naslov | Serijska obdelava |
| Trajanje | 60 minut |
| Modul | B |
| Vrsta lekcije | Predavanje |
| Osredotočenost | Tehnično – poglobljeno učenje |
| Tema | Predelava serij |
Ključne besede
Serija, minibatch, Epoch,
Učni cilji
- Razumeti mehanizme za predelavo serij in hrbtno razmnoževanje
- Gradient Descent, Batch vs minibatch vs Epoch
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
Nobenega.
Neobvezno za študente
Nobenega.
Reference in ozadje za študente
Priporočeno za učitelje
Nobenega.
Gradivo za učne ure
Navodila za učitelje
Oglejte si gradivo za predavanja za informacije in primere vprašanj razreda.
Obris
| Trajanje (mini) | Opis |
|---|---|
| 10 | Ilustracija Gradient Descent |
| 10 | Ponovitev funkcije izgube |
| 10 | Ideja in razlogi za Batching |
| 5 | Serija Gradient Descent |
| 5 | Stohastični Gradient Descent |
| 5 | Mini-Batch Gradient Descent |
| 10 | Algoritem za eno dobo |
| 5 | Zaključek in vprašanja |
Priznanja
Monica Zuccarini, Maddalena Molaro & Carlo Sansone
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).