コース概要

Torch の紹介

    NumPy に似ていますが、CPU と GPU の実装 Torch を機械学習、コンピュータ ビジョン、信号処理、並列処理、画像、ビデオ、オーディオ、ネットワーキングで使用します。

インストール Torch

    Linux、Windows、Mac Bitmapi および Docker

Torch パッケージのインストール

    LuaRocks パッケージ マネージャーの使用

Torch の IDE の選択

    Lua 用 ZeroBrane Studio Eclipse プラグイン

Lua スクリプト言語と Lua JIT の使用

    Lua と C/C++ の統合 Lua 構文: データ型、ループと条件、関数、関数、テーブル、ファイル I/O。 Torch コーディング演習のオブジェクト指向とシリアル化

Torch でのデータセットのロード

    MNIST CIFAR-10、CIFAR-100 Imagenet

Torch の機械学習

    Deep Learning 手動特徴抽出と畳み込みネットワーク
教師あり学習と教師なし学習 Torch によるニューラル ネットワークの構築
  • N次元配列
  • Torch による画像解析
  • 画像パッケージ Tensor ライブラリ
  • REPL インタプリタの使用

      Database の操作

    ネットワーキングと Torch

    Torch の GPU サポート

    統合 Torch

    C、Python、その他

    埋め込み Torch

      iOS とアンドロイド

    他のフレームワークとライブラリ

      Facebook の最適化されたディープラーニング モジュールとコンテナ

    独自のパッケージの作成

      テストとデバッグ

    アプリケーションのリリース

    AI の未来と Torch

    要約と結論

    要求

    • Programmingいずれかの言語での経験
    • C/C++に精通していること
    • 人工知能(AI)に興味があること

    観客

    • アプリケーション内でマシンとDeep Learningを有効にしたいソフトウェア開発者やプログラマー
      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 (3)

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