Programa do Curso

Introdução a OpenNN, Machine Learning e Deep Learning

Baixando OpenNN

Trabalhando com Neural Designer

  • Usando Neural Designer para análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas

OpenNN arquitetura

  • Paralelização de CPU

OpenNN aulas

  • Conjunto de dados, rede neural, índice de perda, estratégia de treinamento, seleção de modelo, análise de teste
  • Modelos de vetores e matrizes

Construindo um aplicativo de rede neural

  • Escolhendo uma rede neural adequada
  • Formulando o problema variacional (índice de perda)
  • Resolvendo o problema de otimização de função reduzida (estratégia de treinamento)

Trabalhando com conjuntos de dados

  • A matriz de dados (colunas como variáveis e linhas como instâncias)

Tarefas de aprendizagem

  • Regressão de função
  • Reconhecimento de padrões

Compilando com QT Creator

Integrando, testando e depurando seu aplicativo

O futuro das redes neurais e OpenNN

Resumo e conclusão

Requisitos

    Uma compreensão dos conceitos de ciência de dados C++ experiência de programação é útil

Público

    Desenvolvedores de software e programadores que desejam criar Deep Learning aplicativos.
  14 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


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

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