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
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

お客様の声 (5)

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