Садржај

Мотивација. Архитектуре вештачких неуронских мрежа (вишеслојне, рекурентне и конволуционе вештачке неуронске мреже). Вектори и тензори. Паддинг, стридес, РеЛУ слој, Поолинг и Дропоут. Бацкпропагатион и Реинфорцемент алгоритми обучавања. "АДАМ" алгоритам. Дееп Леарнинг смисао и концепт. Патерни. Редукција димензионалности. Проблем оверфиттинг-а. Регуларизација. Биас и варијанса. Методе синтетизовања обучавајућег скупа. Препознавање и детекција објеката. YОЛО архитектура. Процесирање природног говора. Студије случаја: аутономна возила, АлпхаГо. Практична решења и платформе за развој. Тенсорфлоw/Керас платформа.