Informazzjoni Amministrattiva
| Titlu | Propagazzjoni ‘l quddiem |
| Tul ta’ żmien | 60 |
| Modulu | B |
| Tip ta’ lezzjoni | Tutorja |
| Fokus | Tekniku — Tagħlim Profond |
| Suġġett | Pass’il quddiem |
Kliem prinċipali
Pass’il quddiem, Telf,
Għanijiet ta’ Tagħlim
- Jifhmu l-proċess ta ‘pass’il quddiem
- Jifhmu kif tikkalkula tbassir pass quddiem, kif ukoll telf unplugged
- Żvilupp ta’ pass’il quddiem bl-użu ta’ ebda moduli f’Python (għajr Numpy)
- Żviluppa pass’il quddiem bl-użu ta’ Keras
Preparazzjoni mistennija
Avvenimenti ta’ Tagħlim li għandhom jiġu Mlestija Qabel
Obbligatorju għall-Istudenti
Xejn.
Fakultattiv għall-Istudenti
- Multiplikazzjoni tal-matriċijiet
- Kif tibda bil Numpy
- Għarfien ta’ rigressjoni lineari u loġistika ([Lecture: Rigressjoni lineari]
Referenzi u sfond għall-istudenti
- John D Kelleher u Brain McNamee. (2018), Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics, MIT Press.
- Michael Nielsen. (2015), Netwerks Neurali u Tagħlim Deep, 1. Stampa ta’ determinazzjoni, San Francisco CA USA.
- Charu C. Aggarwal. (2018), Networks Neural u Tagħlim Profond, 1. Springer
- Antonio Gulli, Sujit Pal. Tagħlim fil-fond ma’ Keras, Packt, [ISBN: 9781787128422].
Rakkomandat għall-Għalliema
Xejn.
Materjali tal-lezzjoni
- [Problema 1 (Immaġni)]
- [Il-problema 2 u l-problema 3 (HTML)]
- Problema 2 u problema 3 (.ipynb)
Struzzjonijiet għall-Għalliema
- Din it-tutorja se tintroduċi lill-istudenti għall-elementi fundamentali tal-propagazzjoni ‘l quddiem għal netwerk newrali artifiċjali. Din it-tutorja se tikkonsisti f’pass’il quddiem bl-użu ta’ pinna u karta, bl-użu ta’ Python bil-librerija Numpy biss (għall-manipulazzjoni tal-matriċi) u mbagħad bl-użu tal-KERAS. Dan se jibni fuq il-fehim fundamentali ta ‘liema funzjonijiet ta’ attivazzjoni japplikaw għal kuntesti problema speċifiċi u kif il-funzjonijiet ta ‘attivazzjoni jvarjaw fil-kumplessità komputazzjonali u l-applikazzjoni mill-pinna u l-karta, għall-kodiċi mill-bidu bl-użu ta’ Numpy u mbagħad bl-użu ta ‘modulu ta’ livell għoli -> Keras.
- l-istudenti se jiġu ppreżentati bi tliet problemi:
- Problema 1: (Eżempju 1 mill-lecture -> Image fuq l-RHS ta’ dan il-WIKI) u talab li ssir pass’il quddiem bl-użu tal-parametri li ġejjin (20 minuta biex jitlestew):
- Funzjoni ta ‘attivazzjoni ta’ sigmoid għas-saff moħbi
- Funzjoni ta’ attivazzjoni ta’ sigmoid għas-saff ta’ barra
- Funzjoni ta’ telf ta’ MSE
- Problema 2: (Eżempju 1 mil-lekċer), l-istudenti se jintalbu (bi gwida skont l-esperjenza preċedenti tal-ikkowdjar) jiżviluppaw netwerk newrali mill-bidu nett bl-użu biss tal-modulu Numpy, u l-piżijiet u l-funzjonijiet ta’ attivazzjoni mill-problema 1 (li huma l-istess bħall-Eżempju 1 mil-lekċer (20 minuta biex jitlestew).
- Problema 3: (Eżempju 1 mil-lekċer u bl-użu tal-istess eżempju iżda piżijiet każwali), l-istudenti se jintalbu (bi gwida li tiddependi fuq l-esperjenza tal-kodifikazzjoni ta’ qabel) biex jiżviluppaw netwerk newrali bl-użu tal-modulu Tensorflow 2.X bil-modulu inbuild Keras, u l-piżijiet u l-funzjonijiet ta’ attivazzjoni mill-problema 1, u mbagħad bl-użu ta’ piżijiet każwali (li huma l-istess bħall-Eżempju 1 mil-lezzjoni: 20 minuta biex jitlesta).
- Problema 1: (Eżempju 1 mill-lecture -> Image fuq l-RHS ta’ dan il-WIKI) u talab li ssir pass’il quddiem bl-użu tal-parametri li ġejjin (20 minuta biex jitlestew):
- Is-subgħanijiet għal dawn it-tliet Problemi, huwa li tikseb l-istudenti użati għall-istruttura u l-applikazzjoni ta ‘kunċetti fundamentali (funzjonijiet ta’ attivazzjoni, topoloġija u telf funzjonijiet) għat-tagħlim fil-fond.
- Keras u TensorFlow 2.X jintużaw u se jintużaw għall-eżempji futuri kollha.
Deskrizzjoni fil-qosor
| Tul ta’ żmien (Min) | Deskrizzjoni |
|---|---|
| 20 | Problema 1: l-implimentazzjoni tal-Pinna u l-Karta ta’ pass’il quddiem (eżempju mil-lezzjoni) |
| 20 | Problema 2: l-iżvilupp ta’ netwerk newrali mill-bidu nett bl-użu ta’ Numpy (eżempju mil-lekċer) |
| 10 | Problema 3: l-iżvilupp ta’ netwerk newrali mill-użu ta’ Keras (eżempju mil-lezzjoni b’piżijiet stabbiliti u piżijiet każwali) |
| 10 | Erġa’ agħmel kappa fuq il-proċess tal-pass’il quddiem |
Rikonoxximenti
Il-programm Masters tal-IA Ċentrata mill-Bniedem ġie kofinanzjat mill-Faċilità Nikkollegaw l-Ewropa tal-Unjoni Ewropea Taħt l-Għotja CEF-TC-2020–1 Ħiliet Diġitali 2020-EU-IA-0068.