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
Mărturii (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curs - Advanced Deep Learning
examples based on our data