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Lezione: Costruire grafici computazionali, architetture moderne

Informazioni amministrative

Titolo Costruire grafici computazionali, architetture moderne
Durata 60 minuti
Modulo B
Tipo di lezione Lezione
Focus Tecnico — Apprendimento profondo
Argomento Grafici computazionali

Parole chiave

reti neurali, grafico computazionale, connessione residua, collegamento saltato, deep learning,

Obiettivi di apprendimento

Preparazione prevista

Eventi di apprendimento da completare prima

Obbligatorio per gli studenti

  • L'API funzionale
  • He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Apprendimento residuo profondo per il riconoscimento delle immagini. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 770-778).
  • Srivastava, R. K., Greff, K., & Schmidhuber, J. (2015). Reti autostradali. arXiv preprint arXiv:1505.00387.

Facoltativo per gli studenti

Nessuno.

Referenze e background per gli studenti

Nessuno.

Consigliato per gli insegnanti

Nessuno.

Materiale didattico

Istruzioni per gli insegnanti

In questa lezione uno degli obiettivi principali è quello di mostrare che le reti neurali profonde sono grafici computazionali, che possono scalare bene. Nella lezione vengono introdotte architetture moderne, tra cui connessioni residue, autostrade e skip, che sono ampiamente applicate nelle reti neurali.

Contorno

Calendario
Durata (min) Descrizione
10 Introduzione ai grafici computazionali delle reti neurali
15 Introduzione di API funzionali di Keras con un esempio
10 Descrizione delle connessioni residue con codice sorgente di esempio
10 Descrizione dei collegamenti autostradali con codice sorgente di esempio
10 Descrizione delle connessioni saltate con il codice sorgente di esempio
5 Sintesi e conclusioni

Riconoscimenti

Balint Gyires-Tóth (Università di Tecnologia ed Economia di Budapest)

Il programma Human-Centered AI Masters è stato co-finanziato dal meccanismo per collegare l'Europa dell'Unione europea nell'ambito della sovvenzione CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.