Programa do Curso
Introdução a Torch
- Como NumPy, mas com implementação de CPU e GPU Torch, uso em aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de sinal, processamento paralelo, imagem, vídeo, áudio e rede
Instalando Torch
- Linux, Windows, Mac Bitmapi e Docker
Instalando Torch Pacotes
- Usando o gerenciador de pacotes LuaRocks
Escolhendo um IDE para Torch
- Plug-in ZeroBrane Studio Eclipse para Lua
Trabalhando com a Lua Linguagem de Script e LuaJIT
- Integração de Lua com C/C++ Sintaxe Lua: tipos de dados, loops e condicionais, funções, funções, tabelas e E/S de arquivo. Orientação a objetos e serialização em Torch Exercício de codificação
Carregando um conjunto de dados em Torch
- MNIST CIFAR-10, CIFAR-100 Imagenet
Aprendizado de máquina em Torch
- Deep Learning Extração manual de recursos versus redes convolucionais
Trabalhando com o intérprete REPL
- Trabalhando com Databases
Rede e Torch
Suporte GPU em Torch
Integrando Torch
C, Python e outros
Incorporação Torch
- iOS e Android
Outras estruturas e bibliotecas
- Módulos e contêineres otimizados de aprendizagem profunda Facebook
Criando seu próprio pacote
- Teste e depuração
Liberando seu aplicativo
O futuro da IA e Torch
Resumo e conclusão
Requisitos
- Programming experiência em qualquer linguagem.
- Uma familiaridade geral com C/C++ ajuda.
- Interesse em Inteligência Artificial (IA).
Público
- Desenvolvedores de software e programadores que pretendam ativar Machine e Deep Learning nas suas aplicações
Declaração de Clientes (3)
Muitos conhecimentos práticos demonstrados com exemplos da "vida real".
Kamil - Streamsoft Kraków
Curso - Java Advanced
Machine Translated
Fazer alterações em tempo real, uma vez que no terceiro dia já estava a começar a perder-me mais do que antes e era mais difícil detetar rapidamente um erro, pude fazer o zcheckout da última alteração e estar atualizado com o material
Paulina
Curso - Advanced Java Security
Machine Translated
Very good knowledge and character.