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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
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
お客様の声 (3)
実例を交えた実践的な知識が豊富。
Kamil - Streamsoft Kraków
コース - Java Advanced
Machine Translated
継続的に変更をプッシュします。3 日目には以前よりも迷子になり始め、エラーをすぐに見つけるのが難しくなりましたが、すぐに最新の変更をチェックアウトして最新の内容を把握することができました。
Paulina
コース - Advanced Java Security
Machine Translated
Very good knowledge and character.