Schița de curs
Introducere în Torch
- Ca și NumPy, dar cu implementarea CPU și GPU Torch în învățarea automată, viziunea computerizată, procesarea semnalului, procesarea paralelă, imagini, video, audio și rețele
Instalare Torch
- Linux, Windows, Mac Bitmapi și Docker
Instalarea pachetelor Torch.
- Folosind managerul de pachete LuaRocks
Alegerea unui IDE pentru Torch
- Plugin ZeroBrane Studio Eclipse pentru Lua
Lucrul cu Lua Scripting Language și LuaJIT
- Integrarea Lua cu sintaxa C/C++ Lua: tipuri de date, bucle și condiționale, funcții, funcții, tabele și fișiere i/o. Orientare și serializare obiect în Torch Exercițiu de codare
Încărcarea unui set de date în Torch
- MNIST CIFAR-10, CIFAR-100 Imagenet
Învățare automată în Torch
- Deep Learning Extragerea manuală a caracteristicilor vs rețele convoluționale
Lucrul cu interpretul REPL
- Lucrul cu Databases
Rețele și Torch
Suport GPU în Torch
Integrarea Torch
C, Python și alții
Încorporare Torch
- iOS și Android
Alte cadre și biblioteci
- Modulele și containerele optimizate de deep-learning ale Facebook.
Crearea propriului pachet
- Testare și depanare
Eliberarea aplicației dvs
Viitorul AI și Torch
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Programming experiență în orice limbă.
- O familiaritate generală cu C/C++ ajută. .
- Un interes în inteligența artificială (AI). .
Audiență
- Dezvoltatorii de software și programatorii care doresc să activeze Machine și Deep Learning în cadrul aplicațiilor lor .
Mărturii (3)
O mulțime de cunoștințe practice prezentate cu exemple din "viața reală".
Kamil - Streamsoft Kraków
Curs - Java Advanced
Tradus de catre o masina
Schimbări pe loc, deoarece în ziua a 3-a începusem deja să mă pierd mai mult decât înainte și era mai greu să descopăr rapid o greșeală, am putut să fac zcheckout la ultima schimbare și să fiu la curent cu materialul.
Paulina
Curs - Advanced Java Security
Tradus de catre o masina
Very good knowledge and character.