Návrh Školení

Úvod do OpenNN, strojové učení a hluboké učení

Stahování OpenNN

Práce s Neural Designerem

    Použití Neural Designer pro deskriptivní, diagnostické, prediktivní a preskriptivní analýzy

OpenNN architektura

    paralelizace CPU

OpenNN třídy

    Soubor dat, neuronová síť, ztrátový index, trénovací strategie, výběr modelu, testovací analýza Vektorové a maticové šablony

Vytvoření aplikace neuronové sítě

    Výběr vhodné neuronové sítě Formulace variačního problému (index ztráty) Řešení problému optimalizace redukované funkce (strategie tréninku)

Práce s datovými sadami

    Datová matice (sloupce jako proměnné a řádky jako instance)

Učební úkoly

    Regrese funkcí Rozpoznávání vzorů

Kompilace pomocí QT Creator

Integrace, testování a ladění vaší aplikace

Budoucnost neuronových sítí a OpenNN

Shrnutí a závěr

Požadavky

    Porozumění konceptům datové vědy C++ je užitečné

Publikum

    Vývojáři softwaru a programátoři, kteří chtějí vytvářet Deep Learning aplikace.
  14 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


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

Související kurzy

Související kategorie