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
Приготвяме се да започнем
- Бърз старт: Примери за изпълнение и DL4J във Вашите проекти Изчерпателно ръководство за настройка
Въведение в Neural Networks
- Ограничени машини на Болцман Конволюционни мрежи (ConvNets) Единици с дълга краткосрочна памет (LSTM) Автоматични енкодери за премахване на шума Повтарящи се мрежи и LSTM
Многослойни невронни мрежи
- Deep-Belief Network Deep AutoEncoder Подредени автоматични енкодери за обезшумяване
Уроци
- Използване на повтарящи се мрежи в DL4J MNIST DBN Урок Ирис Цвете Урок Canova: Vectorization Lib за ML инструменти Актуализатори на невронни мрежи: SGD, Adam, Adagrad, Adadelta, RMSProp
Набори от данни
- Набори от данни и Machine Learning персонализирани набори от данни, качвания на CSV данни
Мащабиране
- Итеративно намаляване на дефинирани мултипроцесорни / клъстерни работещи работни възли
Текст
- DL4J's NLP Framework Word2vec за Java и Scala Textual Analysis и DL Bag of Words Sentence and Document Segmentation Tokenization Vocab Cache
Разширен DL2J
- Изградете локално от Master Допринесете за DL4J (Ръководство за разработчици) Изберете невронна мрежа Използвайте Maven инструмента за изграждане Векторизирайте данни с Canova Изградете тръбопровод за данни Изпълнете показатели Конфигурирайте DL4J в Ivy, Gradle, SBT и т.н. Намерете DL4J клас или метод Запазете и заредете Модели Интерпретират невронни мрежови изходни данни Визуализирайте данни с t-SNE Разменете процесори за графични процесори Персонализирайте тръбопровод за изображения Извършвайте регресия с невронни мрежи Отстранявайте неизправности Обучение и избирайте мрежови хиперпараметри Визуализирайте, наблюдавайте и отстранявайте грешки Мрежово обучение Ускорете Spark с Native Binaries Изградете двигател за препоръки с DL4J Използване Повтарящи се мрежи в DL4J Изграждане на сложни мрежови архитектури с изчислителна графика Обучение на мрежи с помощта на ранно спиране Изтегляне на моментни снимки с Maven Персонализиране на функция за загуба
Изисквания
Познания в следното:
- Java
21 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
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.