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.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Chainer so với Caffe so với Torch
- Tổng quan về các tính năng và thành phần của Chainer
Bắt đầu
- Hiểu cấu trúc của trình huấn luyện
- Cài đặt Chainer, CuPy và NumPy
- Định nghĩa các hàm trên biến
Huấn luyện Neural Networks trong Chainer
- Xây dựng đồ thị tính toán
- Chạy các ví dụ về tập dữ liệu MNIST
- Cập nhật các tham số bằng trình tối ưu hóa
- Xử lý hình ảnh để đánh giá kết quả
Làm việc với GPUs trong Chainer
- Triển khai mạng nơ-ron hồi quy
- Sử dụng nhiều GPUs để song song hóa
Triển khai các mô hình mạng nơ-ron khác
- Định nghĩa các mô hình RNN và chạy các ví dụ
- Tạo hình ảnh bằng Deep Convolutional GAN
- Chạy các ví dụ Reinforcement Learning
Khắc phục sự cố
Tóm tắt và Kết luận
Requirements
- Hiểu biết về mạng nơ-ron nhân tạo
- Làm quen với các khung deep learning (Caffe, Torch, v.v.)
- Kinh nghiệm lập trình Python
Đối tượng
- Nghiên cứu viên AI
- Nhà phát triển
14 Hours
Testimonials (5)
Hunter is fabulous, very engaging, extremely knowledgeable and personable. Very well done.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Course - Artificial Intelligence (AI) Overview
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Course - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Course - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
