Hallo en welkom bij de intuïtie-tutorials voor de kunstmatige neurale netwerken, onderdeel van de cursus, super
enthousiast om met deze dingen te beginnen.
En vandaag gaan we ontdekken hoe we dit onderdeel gaan aanpakken.
Dus in deze sectie zullen we de volgende dingen leren.
Allereerst zullen we het hebben over de neuronen.
Dus er zal een beetje neurowetenschap zijn en we zullen een beetje ontdekken hoe het menselijk brein werkt en
waarom we dat proberen te repliceren.
En we zullen ook zien hoe de belangrijkste bouwsteen van een neuraal netwerk van het neuron eruitziet.
In het volgende materiaal zullen we het hebben over de activeringsfunctie en kijken we naar een aantal voorbeelden van
activeringsfuncties die je zou kunnen gebruiken in je neurale netwerken.
En we zullen ontdekken welke daarvan het meest wordt gebruikt in neurale netwerken en in welke
lagen je liever zou gebruiken, welke functies.
Dan zullen we het hebben over hoe neurale netwerken werken.
Dus in tegenstelling tot wat je zou verwachten en wat het waarschijnlijk werd overgebracht in andere cursussen en tutorials,
gaan we niet in op het leren.
We gaan eerst in op de werking van de neurale netwerken, want dat is een manier om een neuraal
netwerk in actie te zien dat ons in staat zal stellen te begrijpen waar we naar streven, wat ons doel is.
Dus hier bekijken we een voorbeeld van een neuraal netwerk.
We gaan kijken naar een zeer vereenvoudigd, een zeer vereenvoudigd hypothetisch voorbeeld van een neuraal netwerk
dat werkt om te voorspellen dat huizenprijzen in feite onroerendgoedprijzen zijn.
En door naar dat voorbeeld te kijken, begrijp je beter waar we precies naar streven en wat we
uiteindelijk willen bereiken.
En dan gaan we verder met het begrijpen hoe neurale netwerken leren, omdat we op die manier beter voorbereid zijn
op wat komen gaat.
Dan hebben we het over gradiëntafdaling.
Dit maakt ook deel uit van het leren van neurale netwerken en we zullen begrijpen hoe dat algoritme beter is
dan alleen de brute force-methode die je misschien als eerste redmiddel van plan bent of wilt gebruiken, de eerste methode die
in je opkomt.
Dus we zullen ontdekken hoe groot het voordeel is van gradiëntafdaling.
En dan zullen we het hebben over stochastische gradiëntafdaling.
Het is een voortzetting van de tutorial over gradiëntafdaling, maar het is een nog betere en nog sterkere methode.
En we zullen ontdekken hoe het precies werkt.
En tot slot zullen we de zaken afronden door de belangrijke dingen over back-propagatie te noemen en alles
samen te vatten in een stapsgewijze reeks instructies voor het runnen van uw kunstmatige neurale netwerken.
Ik hoop dat dit je allemaal heel spannend in de oren klinkt, want ik heb er zelf ook heel veel zin in en kan niet wachten om aan de slag
te gaan.
Ik kijk ernaar uit je te zien bij de eerste tutorial en tot die tijd veel plezier met deep learning.