Потребителска група на Machine Learning


с подкрепата на:

Бъди част от Machine Learning обществото в България.

Запиши се и ще ти пишем за следващата среща на групата

You have Successfully Subscribed!

Защо да се включиш?

Какво ти предлагаме?

Защо да се включиш?

;

Запознай се

с други Machine Learning специалисти и обменяйте опит, знания и идеи

;

Чуй

водещи лектори и се включи в интересни дискусии

;

Научи

за последните Machine Learning тенденции

;

Посмей се

и изпий по бира с твоите хора

;

Вдъхнови се

от успехите и опита на другите

;

Мисли дългосрочно

Ако искаш да си успешен в професията си, трябва да се обградиш с други будни хора от твоята област

Какво ти предлагаме?

;

Офлайн среща

всеки месец (лекции, дискусии, бира)

;

Общност

от хора като теб.

;

Имейл бюлетин

със събития, личности и новини от Machine Learning сферата.

Следващо събитие:

Deep Learning

>>> История и мотивация за използването на дълбоки невронни мрежи.
>>> Въведение в машинното обучение:
Supervised learning;
Unsupervised learning;
Reinforcement learning;
>>> Теория и методи на трениране на дълбоки невронни мрежи:
Модел, слоеве, не-линейни операции;
Трениране (SGD, backpropagation);
Регулиризатори и валидиране;
>>> Приложения и специализирани архитектури:
Генеративни модели (generative models):
Авто-регресивни (PixelCNN);
Variational Bayesian (VAE);
Базирани на Adversarial-networks (DCGAN);
Роботика и управление (AlphaGo, DQN);
Свръх-дълбоки модели (ResNets);
Езикови и секвенциални модели (RNN, NLP);
Модели за диалог;
Синтезиране на реч (WaveNets);
>>> Насоки за само-обучение и въпроси.

Развитието на общността се подкрепя от:

Ние вдъхновяваме следващото поколение #хакери да зацепят #хакерската_култура и да живеят според нея:

  • да се наслаждават на предизвикателствата пред ума в разрешаването на интересни проблеми
  • да се учат чрез хитри и креативни експерименти
  • да вземат решения основани на данни и отношение на интелектуална честност
  • да имат директен достъп до екперти, автори и опитни хакери, като първичен източник на знание
  • да строят дигитални продукти и бизнеси от нулата
  • да населяват една среда с други хакери правещи яки неща
Share This