Uczenie głębokie
[Deep learning]

Kamil Tagowski (Katedra Inteligencji Obliczeniowej, PWr)


Sieci głębokie stają się nierozłącznym elementem wielu otaczających nas aplikacji, 
a także tematem badawczym, skupiającym coraz to większą uwagę naukowców. Metody te 
są stosowane głównie dla danych posiadających strukturę siatki (np. obrazy). Jednym 
z obecnych wyzwań jest adaptacja sieci głębokich do danych o strukturze złożonej
(np. dane o strukturze grafu).  W trakcie prezentacji przedstawione będą podstawowe 
głębokie sieci neuronowe uczenia wraz z ich zastosowaniami oraz metody dedykowane 
przetwarzaniu grafów.