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.
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
お客様の声 (4)
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
Frank Ueltzhöffer
コース - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
コース - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.