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.
Schița de curs
Introducere
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Prezentare generală a caracteristicilor și componentelor Chainer
Noțiuni introductive
- Înțelegerea structurii formatorului
- Instalarea Chainer, CuPy și NumPy
- Definirea funcțiilor pe variabile
Formare Neural Networks în Chainer
- Construirea unui grafic de calcul
- Rularea exemplelor din setul de date MNIST
- Actualizarea parametrilor cu ajutorul unui optimizator
- Prelucrarea imaginilor pentru evaluarea rezultatelor
Lucrul cu GPUs în Chainer
- Implementarea rețelelor neuronale recurente
- Utilizarea mai multor GPUs pentru paralelizare
Implementarea altor modele de rețele neuronale
- Definirea modelelor RNN și rularea exemplelor
- Generarea de imagini cu Deep Convolutional GAN
- Executarea exemplelor Reinforcement Learning
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- O înțelegere a rețelelor neuronale artificiale
- Familiaritate cu cadrele de învățare profundă (Caffe, Torch, etc.) .
- Experiență de programare în Python .
Audiență
- Cercetători AI
- Dezvoltatorii
14 ore
Mărturii (3)
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Introduction to the use of neural networks
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
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible