コース概要

はじめる

  • クイックスタート: プロジェクトでのサンプルと DL4J の実行
  • 総合セットアップガイド

Neural Networks の紹介

  • 制限付きボルツマン マシン
  • 畳み込みネット (ConvNet)
  • 長短期記憶単位 (LSTM)
  • ノイズ除去オートエンコーダー
  • リカレントネットとLSTM

多層ニューラルネット

  • 深い信念のネットワーク
  • ディープオートエンコーダー
  • スタック型ノイズ除去オートエンコーダー

チュートリアル

  • DL4J でのリカレント ネットの使用
  • MNIST DBN チュートリアル
  • アイリスの花のチュートリアル
  • Canova: ML ツール用のベクトル化ライブラリ
  • ニューラル ネット アップデータ: SGD、Adam、Adagrad、Adadelta、RMSProp

データセット

  • データセットとMachine Learning
  • カスタム データセット
  • CSVデータのアップロード

規格外

  • 反復 Reduce の定義
  • マルチプロセッサ/クラスタリング
  • ワーカーノードの実行

文章

  • DL4J の NLP フレームワーク
  • JavaとScalaのWord2vec
  • テキスト解析とDL
  • Word 袋
  • 文章と文書の分割
  • トークン化
  • 語彙キャッシュ

高度な DL2J

  • マスターからローカルでビルドする
  • DL4J に貢献する (開発者ガイド)
  • ニューラルネットの選択
  • Mavenビルドツールを使用する
  • Canova によるデータのベクトル化
  • データパイプラインを構築する
  • ベンチマークを実行する
  • Ivy、Gradle、SBT などで DL4J を構成する
  • DL4J クラスまたはメソッドを検索する
  • モデルの保存とロード
  • ニューラルネット出力の解釈
  • t-SNEでデータを可視化
  • GPU の CPU を交換します
  • 画像パイプラインをカスタマイズする
  • ニューラルネットを使用して回帰を実行する
  • トレーニングのトラブルシューティングとネットワーク ハイパーパラメータの選択
  • ネットワーク学習の視覚化、監視、デバッグ
  • ネイティブ バイナリで Spark を高速化
  • DL4J を使用してレコメンデーション エンジンを構築する
  • DL4J でリカレント ネットワークを使用する
  • コンピューティンググラフを使用して複雑なネットワークアーキテクチャを構築
  • 早期停止を使用した列車ネットワーク
  • Maven でスナップショットをダウンロード
  • 損失関数のカスタマイズ

要求

以下の知識:

  • Java
  21 時間

参加者の人数



Price per participant

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