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コース概要
導入
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Chainer の機能とコンポーネントの概要
はじめる
- トレーナーの構造を理解する
- Chainer、CuPy、および NumPy のインストール
- 変数に対する関数の定義
Chainer で Neural Networks をトレーニングする
- 計算グラフの構築
- MNIST データセットの実行例
- オプティマイザを使用したパラメータの更新
- 画像を処理して結果を評価する
Chainer の GPU を操作する
- リカレント ニューラル ネットワークの実装
- 並列化に複数の GPU を使用する
他のニューラル ネットワーク モデルの実装
- RNN モデルの定義とサンプルの実行
- Deep Convolutional GAN による画像の生成
- Reinforcement Learning の例を実行する
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- 人工ニューラルネットワークへの理解
- ディープラーニングフレームワーク(Caffe、Torchなど)に精通している 。
- Pythonプログラミング経験 。
観客
- AI研究者 開発者
14 時間
お客様の声 (3)
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Introduction to the use of neural networks
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
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible