Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
- Chainer срещу Caffe срещу Torch Преглед на функциите и компонентите на Chainer
Приготвяме се да започнем
- Разбиране на структурата на треньора Инсталиране на Chainer, CuPy и NumPy Дефиниране на функции върху променливи
Обучение Neural Networks по Chainer
- Конструиране на изчислителна графика Изпълнение на примери за набор от данни на MNIST Актуализиране на параметри с помощта на оптимизатор Обработка на изображения за оценка на резултатите
Работа с GPU в Chainer
- Внедряване на повтарящи се невронни мрежи Използване на множество GPU за паралелизиране
Внедряване на други модели на невронни мрежи
- Дефиниране на RNN модели и примери за изпълнение Генериране на изображения с Deep Convolutional GAN Running Reinforcement Learning примери
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Разбиране на изкуствените невронни мрежи
- Познаване на рамки за дълбоко обучение (Caffe, Torch и др.)
- Опит в програмирането на Python
Публика
- Изследователи на AI
- Разработчици
14 Hours
Oтзиви от потребители (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)