Schița de curs

Introducere

  • Apache MXNet vs PyTorch

Deep Learning Principii și Deep Learning Ecosistemul

  • Tensori, perceptron multistrat, convoluțional Neural Networks și recurent Neural Networks
  • Viziunea computerizată vs. procesarea limbajului natural

Prezentare generală a Apache MXNet Caracteristici și arhitectură

  • Componentele Apache MXNet
  • Interfața Gluon API
  • Prezentare generală a GPUs și a paralelismului modelului
  • Programare simbolică și imperativă

Configurare

  • Alegerea unui mediu de implementare (On-Premise, Public Cloud etc.)
  • Instalarea Apache MXNet

Lucrul cu datele

  • Citirea datelor
  • Validarea datelor
  • Manipularea datelor

Elaborarea unui model Deep Learning Model

  • Crearea unui model
  • Antrenarea unui model
  • Optimizarea modelului

Implementarea modelului

  • Predicția cu un model pre-antrenat
  • Integrarea modelului într-o aplicație

Cele mai bune practici de securitate MXNet

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • O înțelegere a principiilor de învățare automată
  • Python experiență în programare

Audiență

  • Științifici de date
  21 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


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

Mărturii (5)

Cursuri înrudite

Deep Learning AI Techniques for Executives, Developers and Managers

  21 ore

Deep Learning for Medicine

  14 ore

Categorii înrudite