Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a Neural Networks
Înțelegerea rețelelor convoluționale
Configurarea Keras
Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii Keras
Prezentare generală a sintaxei Keras
Înțelegerea modului în care un model Keras organizează straturile
Configurarea backend-ului Keras (TensorFlow sau Theano)
Implementarea unui model de învățare nesupravegheată
Analiza imaginilor cu o rețea neuronală convoluțională (CNN)
Prelucrarea datelor
Formarea modelului
Instruire pe CPU vs GPU vs TPU
Evaluarea modelului
Utilizarea unui model preformat Deep Learning
Configurarea unei rețele neuronale recurente (RNN)
Depanarea modelului
Salvarea modelului
Implementarea modelului
Monitorizarea unui model Keras cu TensorBoard
Depanare
Rezumat și concluzii
Cerințe
- Python Experiență de programare.
- Experiență cu linia de comandă Linux. .
Audiență
- Dezvoltatorii
- Științifici de date
Mărturii (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
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curs - 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
Curs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.