Informații administrative
| Titlu | Construcții grafice computaționale, arhitecturi moderne |
| Durată | 60 de minute |
| Modulul | B |
| Tipul lecției | Prelegere |
| Focalizare | Tehnică – Învățare profundă |
| Subiect | Grafice computaționale |
Cuvinte cheie
rețele neuronale, grafic computațional, conexiune reziduală, conexiune peste, învățare profundă,
Obiective de învățare
- Înțelegerea fundamentelor graficelor computaționale, a conexiunilor reziduale, a conexiunilor de autostradă și a conexiunilor săritoare
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
- API-ul funcțional
- El, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Învățare reziduală profundă pentru recunoașterea imaginii. În Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Model Recognition (P. 770-778).
- Srivastava, R. K., Greff, K., & Schmidhuber, J. (2015). Rețele de autostrăzi. arXiv preprint arXiv: 1505.00387.
Opțional pentru studenți
Nici unul.
Referințe și context pentru studenți
Nici unul.
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
În această prelegere unul dintre obiectivele principale este de a arăta că rețelele neuronale profunde sunt grafice computaționale, care se pot scala bine. În cursul prelegerii sunt introduse arhitecturi moderne, inclusiv conexiuni reziduale, autostrăzi și salt, care sunt aplicate pe scară largă în rețelele neuronale.
Contur
- Grafice computaționale
- Construirea graficelor computaționale cu Keras
- Conexiuni reziduale
- Conexiuni de autostradă
- Săriți conexiunile
| Durată (min) | Descriere |
|---|---|
| 10 | Introducere în graficele computaționale ale rețelelor neuronale |
| 15 | Introducerea API-ului funcțional al Keras cu un exemplu |
| 10 | Descrierea conexiunilor reziduale cu exemplu de cod sursă |
| 10 | Descrierea conexiunilor de autostradă cu exemplu de cod sursă |
| 10 | Descrierea conexiunilor săritoare cu exemplu de cod sursă |
| 5 | Rezumat și concluzii |
Confirmări
Balint Gyires-Tóth (Universitatea de Tehnologie și Economie din Budapesta)
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.