Plan Szkolenia
Introduction
Probability Theory, Model Selection, Decision and Information Theory
Probability Distributions
Linear Models for Regression and Classification
Neural Networks
Kernel Methods
Sparse Kernel Machines
Graphical Models
Mixture Models and EM
Approximate Inference
Sampling Methods
Continuous Latent Variables
Sequential Data
Combining Models
Summary and Conclusion
Wymagania
- Understanding of statistics.
- Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra.
- Some experience with probabilities.
Audience
- Data analysts
- PhD students, researchers and practitioners
Opinie uczestników (6)
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
dużo ćwiczeń, które bezpośrednio mogę wykorzystać w mojej pracy
Alior Bank S.A.
Szkolenie - Sieci Neuronowe w R
Świetny kontakt z uczestnikami, wiedza praktyczna co bardzo się ceni. Dostosowanie toku / tempa. Duuuży plus, mega pozytywny instruktor, aż szkoda że szkolenie trwało tylko 2 dni.
Marcin Mikielewicz - TECNOBIT SLU
Szkolenie - Introduction Deep Learning & Réseaux de neurones pour l’ingénieur
Tematyka DL nie jest mi obca, udało się poznac kilka optymalizacyjnych smaczków.
Marcin Staśko - LG Energy Solution Wrocław Sp. z o.o.
Szkolenie - Understanding Deep Neural Networks
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Szkolenie - Introduction to the use of neural networks
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day