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


Dată început

Dată sfârșit


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

Cursuri înrudite

Categorii înrudite