Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Začínáme
- Rychlý start: Spuštění příkladů a DL4J v komplexním průvodci nastavením vašich projektů
Úvod do Neural Networks
- Omezené konvoluční sítě Boltzmann Machines (ConvNets) Jednotky s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM) Autoenkodéry pro potlačení šumu Opakující se sítě a LSTM
Vícevrstvé neuronové sítě
- Deep-Belief Network Deep AutoEncoder Stacked Denoising Autoencoder
Tutoriály
- Použití rekurentních sítí v DL4J Výukový program MNIST DBN Výukový program Iris Flower Canova: Vectorization Lib for ML Tools Aktualizace neuronových sítí: SGD, Adam, Adagrad, Adadelta, RMSProp
Datové sady
- Soubory dat a Machine Learning Nahrání dat CSV vlastních sad dat
Škálování
- Iterativní omezení definovaných víceprocesorových / klastrování běžících pracovních uzlů
Text
- DL4J's NLP Framework Word2vec pro Java a Scala Textual Analysis a DL Bag of Words Sentence and Document Segmentation Tokenization Vocab Cache
Pokročilý DL2J
- Vytvořte lokálně z Master Přispějte do DL4J (Příručka pro vývojáře) Vyberte neuronovou síť Použijte nástroj Maven Build Tool Vektorizujte data pomocí Canova Vybudujte datový kanál Spusťte benchmarky Konfigurace DL4J v Ivy, Gradle, SBT atd. Najděte třídu DL4J nebo metodu Uložit a načíst Modely interpretují výstup neuronové sítě Vizualizujte data pomocí t-SNE swapových CPU pro GPU Přizpůsobte obrazový kanál Provádějte regresi pomocí neuronových sítí Odstraňování problémů Školení a výběr síťových hyperparametrů Vizualizace, monitorování a ladění síťového učení Zrychlete jiskru s nativními binárními soubory Vybudujte modul doporučení pomocí DL4J Opakující se sítě v DL4J Vytvářejte složité síťové architektury s výpočetním grafem Sítě vlaku pomocí včasného zastavení stahování snímků pomocí Maven Přizpůsobení funkce ztráty
Požadavky
Znalosti v následujícím:
- Java
21 hodiny
Reference (4)
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
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurz - 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
Kurz - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.