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コース概要
導入
- Apache MXNet vs パイTorch
Deep Learning原則とDeep Learningエコシステム
- テンソル、多層パーセプトロン、畳み込み Neural Networks、リカレント Neural Networks
- Computer 視覚と自然言語処理
Apache MXNet の機能とアーキテクチャの概要
- Apache MXNet コンポーネント
- Gluon API インターフェース
- GPU とモデルの並列性の概要
- 記号的および命令的プログラミング
設定
- 導入環境の選択 (オンプレミス、パブリック クラウドなど)
- Apache MXNet をインストールしています
データの操作
- データの読み込み
- データの検証
- データの操作
Deep Learning モデルの開発
- モデルの作成
- モデルのトレーニング
- モデルの最適化
モデルのデプロイ
- 事前トレーニングされたモデルを使用した予測
- モデルをアプリケーションに統合する
MXNet セキュリティのベスト プラクティス
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- 機械学習の原理を理解していること 。
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト
21 時間
お客様の声 (5)
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.
Zaher Sharifi - GOSI
コース - Advanced Deep Learning
examples based on our data