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コース概要
機械学習と再帰 Neural Networks (RNN) の基本
- NN および RNN バックプロゲーション 長短期記憶 (LSTM)
【5】基本
- TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、復元 TensorFlow データのフィード、読み取り、プリロード TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模なモデルをトレーニングする方法 TensorBoard を使用したモデルの視覚化と評価
TensorFlow 力学101
- データのダウンロード入力とプレースホルダーを準備する
はじめに 基本的なサービス提供チュートリアル 高度なサービス提供チュートリアル サービス提供開始モデルのチュートリアル
- ¹ 高度な使用法のトピック「GPU の使用」は、リモート コースの一部として利用できません。このモジュールは、教室ベースのコース中に提供できますが、事前の合意があった場合に限り、トレーナーとすべての参加者の両方が、サポートされている NVIDIA GPU を搭載し、64 ビット Linux がインストールされたラップトップを所有している場合に限ります (NobleProg によって提供されていません)。 NobleProg は、必要なハードウェアを備えたトレーナーの入手可能性を保証できません。
要求
- Statistics
- Python 。
- (オプション) CUDA 8.0およびcuDNN 5.1をサポートするNVIDIA GPUを搭載し、64ビットLinuxがインストールされたノートPC 。
21 時間