Schița de curs

Bazele învățării automate și recursive Neural Networks (RNN).

    NN și RNN Backprogation Memoria pe termen lung (LSTM)

TensorFlow Elemente de bază

    Crearea, inițializarea, salvarea și restaurarea TensorFlow variabilelor Alimentarea, citirea și preîncărcarea TensorFlow Date Cum se utilizează TensorFlow infrastructura pentru a antrena modele la scară Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard

TensorFlow Mecanica 101

    Pregătiți intrările și substituenții pentru descărcarea datelor
Construiți inferența grafică
  • Pierderi
  • Instruire
  • Antrenează modelul Graficul
  • Sesiunea
  • Bucla de tren
  • Evaluați modelul Construiți graficul de evaluare
  • Ieșire de evaluare
  • Utilizare avansată
  • Threading și cozi distribuite TensorFlow Scrierea documentației și partajarea modelului dvs. Personalizarea cititoarelor de date Folosind GPU-uri¹ Manipularea TensorFlow Fișierele model
  • TensorFlow Servire
  • Introducere Tutorial de bază de servire Tutorial avansat de servire Tutorial model de inițiere a servirii

      ¹ Subiectul Utilizare avansată, „Utilizarea GPU-urilor”, nu este disponibil ca parte a unui curs la distanță. Acest modul poate fi livrat în timpul cursurilor la clasă, dar numai cu acordul prealabil și numai dacă atât trainerul, cât și toți participanții au laptop-uri cu GPU-uri NVIDIA compatibile, cu 64 de biți Linux instalat (nefurnizat de NobleProg). NobleProg nu poate garanta disponibilitatea antrenorilor cu hardware-ul necesar.

    Cerințe

    • Statistics
    • Python
    • (opțional) Un laptop cu GPU NVIDIA care suportă CUDA 8.0 și cuDNN 5.1, cu Linux pe 64 de biți instalat
    • .
     21 ore

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite