Schița de curs

Introducere

Keras și cadrele de învățare profundă

  • TensorFlow și back-end-urile Theano
  • Keras vs Tensorflow

Date și Machine Learning

  • Date tabelare, date vizuale, date nestructurate etc.
  • Învățare nesupravegheată, învățare supravegheată, învățare prin întărire etc.

Pregătirea mediului de dezvoltare

  • Instalarea și configurarea Anaconda
  • Instalarea Keras cu un back-end TensorFlow.

Neural Networks în Keras

  • Utilizarea API-ului funcțional Keras pentru a construi o rețea
  • Preprocesarea și adaptarea datelor
  • Definirea unui model Keras.

Rețele cu intrări și ieșiri multiple

  • Construirea a două rețele de intrare
  • Reprezentarea datelor cu cardinalitate mare
  • Îmbinarea straturilor
  • Extinderea celor două rețele de intrare
  • Crearea de rețele neuronale cu ieșiri multiple
  • Rezolvarea simultană a mai multor probleme

Formare și preformare

  • Modele de formare
  • Salvarea și încărcarea modelelor
  • Utilizarea ResNet50 pe modele

TensorBoard

  • Exportul jurnalelor Keras
  • Vizualizarea unui grafic de calcul și a progresului de instruire

Google Cloud

  • Exportul de modele
  • Încărcarea modelelor Keras
  • Utilizarea unui model în Google Cloud

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • O înțelegere a algebrei liniare de bază

Audiență

  • Inginerii de software
  14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (4)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite