Schița de curs

Introducere în OpenNN, Machine Learning și Deep Learning

Descărcare OpenNN

Lucrul cu Neural Designer

  • Utilizarea Neural Designer pentru analize descriptive, diagnostice, predictive și prescriptive

OpenNN arhitectura

  • Paralelizarea CPU

OpenNN clase

  • Set de date, rețea neuronală, indice de pierdere, strategie de instruire, selectarea modelului, analiză de testare
  • Modele vectoriale și matriciale

Construirea unei aplicații de rețea neuronală

  • Alegerea unei rețele neuronale adecvate
  • Formularea problemei variaționale (indice de pierdere)
  • Rezolvarea problemei de optimizare a funcției reduse (strategia de formare)

Lucrul cu seturi de date

  • Matricea de date (coloane ca variabile și rânduri ca instanțe)

Sarcini de învățare

  • Regresia funcțională
  • Recunoașterea modelelor

Compilarea cu QT Creator

Integrarea, testarea și depanarea aplicației dvs.

Viitorul rețelelor neuronale și OpenNN

Rezumat și concluzie

Cerințe

    Înțelegerea conceptelor de știință a datelor Experiența de programare C++ este utilă

Audiență

    Dezvoltatorii de software și programatorii care doresc să creeze aplicații Deep Learning.
  14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

Categorii înrudite