Kurzusleírás

Bevezetés

  • Apache MXNet vs PyTorch

Deep Learning Az alapelvek és az Deep Learning ökoszisztéma

  • Tenzorok, többrétegű perceptron, konvolúciós Neural Networks és visszatérő Neural Networks
  • Computer Vision vs Natural Language Processing

A Apache MXNet szolgáltatások és építészet áttekintése

  • Apache MXNet Kompetensek
  • Gluon API interfész
  • A GPU-ek és a modell párhuzamosság áttekintése
  • Szimbolikus és kötelező programozás

Beállít

  • Telepítési környezet kiválasztása (helyszíni, nyilvános felhő stb.)
  • Apache MXNet telepítése

Adatokkal való munka

  • Adatok olvasása
  • Adatok érvényesítése
  • Adatok manipulálása

Deep Learning Modell kidolgozása

  • Modell készítése
  • Modell kiképzése
  • A modell optimalizálása

A modell telepítése

  • Jóslás előre betanított modellel
  • A modell integrálása egy alkalmazásba

Az MXNet Security legjobb gyakorlatai

Hibaelhárítás

Összefoglalás, és következtetés

Követelmények

  • A gépi tanulási elvek megértése
  • Python programozási tapasztalat

Közönség

  • Adattudósok
  21 Hours
 

Résztvevők száma


Tanfolyam kezdete

Tanfolyam vége


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Vélemények (5)

Rokon tanfolyam

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 Hours

Deep Learning for Medicine

  14 Hours

Rokon kategóriák