ANN Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Diese Folie stellt ANN vor. Beginnen Sie mit der Angabe Ihres Firmennamens.
Folie 2 : Diese Folie zeigt die Agenda der Präsentation.
Folie 3 : Diese Folie erläutert das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Diese Folie hebt den Titel für die Themen hervor, die in der nächsten Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 5 : Diese Folie zeigt die Lerninstitution Artificial Neural Network (ANN), eine der besten in den USA; Es arbeitet mit Studenten zusammen und berät zum Bau von Technologien, die auf der Komplexität des Gehirns basieren.
Folie 6 : Diese Folie veranschaulicht die erforderliche Ausbildung zum Erlernen von KNN, die einen Bachelor-Abschluss in Elektrotechnik und Kenntnisse der Grundlagen der Statistik umfasst.
Folie 7 : Diese Folie enthält die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Komponenten.
Folie 8 : Diese Folie bietet einen Überblick über ANN, das dem menschlichen Gehirn ähnliche Netzwerk; Dendriten stellen Eingänge dar, Knoten stellen die Zellkerne dar und so weiter.
Folie 9 : Diese Folie zeigt die Vorteile von ANN, einschließlich der Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung, Datenspeicherung über das gesamte Netzwerk, die Fähigkeit, mehrere Daten zu verarbeiten usw.
Folie 10 : Diese Folie zeigt den Titel für die weiter zu behandelnden Ideen.
Folie 11 : Diese Folie demonstriert die Architektur des künstlichen neuronalen Netzwerks, das drei Ebenen wie Eingabe, verborgen und Ausgabe umfasst.
Folie 12 : Diese Folie zeigt die drei Schichten von ANN, die seine Architektur bilden, einschließlich Eingabe-, verborgener und Ausgabeschicht.
Folie 13 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise des künstlichen neuronalen Netzwerks, das drei Ebenen wie Eingabe, Versteckt und Ausgabe umfasst.
Folie 14 : Diese Folie setzt die Funktionsweise des künstlichen neuronalen Netzes fort.
Folie 15 : Diese Folie zeigt die Überschrift für die Ideen, die in der kommenden Vorlage diskutiert werden sollen.
Folie 16 : Diese Folie stellt ein künstliches Neuron vor, die primäre Verarbeitungseinheit; Es nimmt eine Eingabe und sendet eine Ausgabe unter Verwendung der Aktivierungsfunktion.
Folie 17 : Diese Folie bietet einen Überblick über die Aktivierungsfunktion, die für ein KNN sehr wichtig ist, um die Komplexität nichtlinearer funktionaler Abbildungen innerhalb der Eingangs- und Ausgangsvariablen zu verstehen.
Folie 18 : Diese Folie zeigt zwei Arten von linearen Aktivierungsfunktionen, bei denen die Ausgabe der Funktion innerhalb des Bereichs nicht eingeschränkt wird, und die andere ist nichtlinear, wodurch sich das Modell an eine Vielzahl von Daten anpassen kann.
Folie 19 : Diese Folie zeigt drei verschiedene nichtlineare Aktivierungsfunktionen basierend auf Kurven und Bereichen, einschließlich Sigmoid, Tanh und ReLU.
Folie 20 : Diese Folie behandelt die nichtlineare Sigmoid-Aktivierungsfunktion, die in Modellen verwendet wird, die die Vorhersage der Möglichkeit einer Ausgabe erfordern.
Folie 21 : Diese Folie zeigt die tanh-Aktivierungsfunktion im Bereich von -1 bis 1, und sowohl tanh als auch sigmoid werden in Feedforward-Netzwerken verwendet.
Folie 22 : Diese Folie demonstriert die gleichgerichtete lineare Einheitsaktivierungsfunktion, die die am häufigsten verwendete Funktion in der gegenwärtigen Welt ist und sowohl abgeleitet als auch monoton ist.
Folie 23 : Diese Folie zeigt den Titel für die als nächstes behandelten Komponenten.
Folie 24 : Diese Folie zeigt Feedforward, eine der Arten von künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN) in diesem; Signale können nur in eine Richtung gehen, und die Ausgänge der vorherigen Schicht werden zum Eingang der nächsten Schicht.
Folie 25 : Diese Folie zeigt das Feedback-Netzwerk, das die andere Art von KNN ist; dies enthält Rückkopplungsschleifen; Dabei können Neuronen, genau wie das Gehirn, beliebig viele Verbindungen haben.
Folie 26 : Diese Folie enthält die Überschrift für die als nächstes zu behandelnden Themen.
Folie 27 : Diese Folie stellt die Kostenfunktion in einem künstlichen neuronalen Netzwerk (KNN) vor; im Allgemeinen ist es die Differenz zwischen dem prognostizierten und dem tatsächlichen Wert.
Folie 28 : Diese Folie zeigt die beiden Prozesse zur Minimierung der Kostenfunktion, einschließlich Backpropagation und Forward Propagation.
Folie 29 : Diese Folie hebt den Titel für die weiter zu behandelnden Themen hervor.
Folie 30 : Diese Folie stellt die Anwendungen von künstlichen neuronalen Netzen wie Paraphrasenerkennung, Vorhersage, Bildverarbeitung und so weiter dar.
Folie 31 : Diese Folie zeigt die Anwendungsfälle von neuronalen Netzwerken, einschließlich handschriftlicher Zeichenerkennung, Spracherkennung, Erkennung von betrügerischen Signaturen usw.
Folie 32 : Diese Folie gibt den Titel für die Themen an, die in der kommenden Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 33 : Diese Folie veranschaulicht die zwei Arten von ANN-Techniken, einschließlich Lernen unter Aufsicht und Lernen ohne Aufsicht.
Folie 34 : Diese Folie umreißt die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Komponenten.
Folie 35 : Diese Folie zeigt die Nachteile von KNN, einschließlich der fehlenden Zusicherung einer ordnungsgemäßen Struktur des Netzwerks, keine vorher festgelegte Dauer der Netzwerkentwicklung.
Folie 36 : Diese Folie gibt den Titel für die als nächstes zu behandelnden Themen an.
Folie 37 : Diese Folie zeigt den Schulungsplan für ANN, basierend auf Themen, Schulungsmodus und dessen Schulung, zusammen mit der Bewertung.
Folie 38 : Diese Folie zeigt die Gebühr für den Zertifikatskurs Artificial Neural Network auf Basis der gesamten Kurstage, Gebühren und Zahlungsweise.
Folie 39 : Diese Folie erwähnt die Überschrift für die weiter zu behandelnden Inhalte.
Folie 40 : Diese Folie zeigt den 30-60-90-Tage-Plan für den ANN-Kurs.
Folie 41 : Diese Folie erläutert den Titel für die als nächstes zu besprechenden Komponenten.
Folie 42 : Diese Folie zeigt die Roadmap für den Lernkurs für künstliche neuronale Netze (KNN).
Folie 43 : Dies ist die Symbolfolie, die alle im Plan verwendeten Symbole enthält.
Folie 44 : Diese Folie dient der Darstellung von Zusatzinformationen.
Folie 45 : Diese Folie repräsentiert die Vision, Mission und das Ziel des Unternehmens.
Folie 46 : Diese Folie enthält das Balkendiagramm.
Folie 47 : Diese Folie enthält die Haftnotizen für Erinnerungen und Fristen.
Folie 48 : Dies ist die Dankesfolie für die Bestätigung.