Deep Learning како subset на Machine Learning еволуира во чекор со дигиталната ера што донесе експлозија на податоци во секакви форми и од сите региони во светот. Овие податоци веќе дефинирани како Big Data се влечат од извори како социјални медиуми, интернет пребарувачи, платформи за e-commerce, on-demand платформи за содржина итн.

Но, овие податоци (најчесто неструктуирани) се толку обемни што би ни биле потребни декади за да ги разбереме и од нив да извлечеме релевантни информации. Компаниите го воочија неверојатниот потенцијал што лежи во ова изобилство од податоци и почнаа се повеќе да се потпираат на AI системи за автоматска поддршка и процесирање.

Преку ова предавање ќе разбереш како Deep Learning користи хиерархиско ниво на вештачки невронски мрежи за да го спроведе процесот на машинско учење. Ќе се запознаеш и со теоријата зад невронските мрежи и нивната конструкција што изгледа како човечки мозок со невронски нодови поврзани во мрежа. Додека традиционалните програми градат анализа со податоци на линеарен начин, системите засновани на Deep Learning им овозможуваат на машините да процесираат податоци со нелинеарен пристап. Инструкторот Кирил Цветков ќе го демонстрира ова и другите карактеристики на Deep Learning преку примери на имплементација во беспилотни автомобили.