Cursul de
Machine Learning pentru Aplicatii Vizuale



Cursul presupune absolvirea disciplinei TACAI precum si cunostiinte despre algebra liniara respectiv calcul statistic.



Programa cursului cuprinde urmatoarele teme:

  • Introducere: punerea problemei, generalitati, definitii, aplicabilitate. Regresie liniara.
  • Selectia trasaturilor. Filtrarea trasaturilor: PCA, ICA, LPP.
  • Ensemble learning.
  • Boosting : Adaboost, Samme, LogitBoost, GentleBoost.
  • Algoritmi de optimizare. Gradient descent si variante. Regularizare.
  • Retele neurale: perceptron, adaline, perceptronul multistrat.
  • Retele convolutionale adanci.
  • Retele convolutionale adanci - implementari eficiente
  • Aplicatii CNN: detectie, segmentare semantica, localizare puncte cheie
  • Retele Recurente. Celule LSTM.
  • Invatare prin transfer. Adaptare de domeniu.
  • Invatare semi-supervizata.



Design downloaded from free website templates.