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コース概要
OpenNN、Machine Learning、Deep Learning の紹介
ダウンロード中OpenNN
ニューラル デザイナーの使用
- Neural Designer を使用した記述的、診断的、予測的、処方的な分析
OpenNN アーキテクチャ
- CPUの並列化
OpenNNクラス
- データセット、ニューラルネットワーク、損失指数、トレーニング戦略、モデルの選択、テスト分析
- ベクトルと行列のテンプレート
ニューラル ネットワーク アプリケーションの構築
- 適切なニューラル ネットワークの選択
- 変分問題(損失指数)の定式化
- 縮小関数最適化問題の解決 (トレーニング戦略)
データセットの操作
- データ行列 (列は変数、行はインスタンス)
学習課題
- 関数回帰
- パターン認識
QT Creator でコンパイルする
アプリケーションの統合、テスト、デバッグ
ニューラル ネットワークの将来と OpenNN
要約と結論
要求
- データ サイエンスの概念の理解 C++ プログラミング経験が役立つ
観客
- Deep Learning アプリケーションの作成を希望するソフトウェア開発者およびプログラマー。
14 時間