Skip to content

dwengovzw/KIKS

Repository files navigation

KIKS

Over Kunstmatige Intelligentie, Klimaatverandering en Stomata met lesmateriaal voor de 21ste eeuw

Bij het werken met de notebooks van KIKS, respecteer je het best deze volgorde:

Introductie Python Aan de slag Rekenen Datastructuur Structuren Datastructuur NumPy Functies Klassen Grafieken CO2 Keelingcurve Verband tussen CO2 en temperatuur Smeltende gletsjer: Morteratsch Smeltende gletsjer: Silvretta Tensoren Matrices en afbeeldingen in grijswaarden Tensoren en RGB Van jpg naar dat of npy Verborgen boodschap

Introductie Machine Learning Standaardiseren Regressie met de Morteratschgletsjer Regressie met de Silvrettagletsjer Classificatie met de Iris dataset (Perceptron) Regressie met data over de Iris virginica Hoogte bomen en afmetingen stomata in het Amazonewoud Stomata op bezonde en beschaduwde bladeren Zeeniveau

Introductie Deep Learning Detectie van stomata in een afbeelding Stomatadetectie Convolutie Convolutie: de bewerking ReLU Gradient descent Fundamenten van een diep neuraal netwerk voor beeldherkenning Overfitting MNIST Binaire classificatie met neuraal netwerk met een verborgen laag Binaire classificatie met neuraal netwerk met twee verborgen lagen Multiklassenclassificatie voor twee klassen met neuraal netwerk met twee verborgen lagen Classificatie van de MNIST dataset met een convolutioneel neuraal netwerk Classificatie van de Iris datasset met een verborgen laag Classificatie van de Iris dataset met alle kenmerken Binaire classificatie met neuraal netwerk met een verborgen laag en met verbeterde SGD

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published