Deze cursus begint met het geven van conceptuele kennis in neurale netwerken en in het algemeen in machine learning-algoritme, deep learning (algoritmen en applicaties).
Deel 1 (40%) van deze training is meer gericht op de basisprincipes, maar helpt u bij het kiezen van de juiste technologie: TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras , etc.
Deel 2 (20%) van deze training introduceert Theano - een pythonbibliotheek die het schrijven van diepgaande leermodellen eenvoudig maakt.
Deel 3 (40%) van de training zou uitgebreid gebaseerd zijn op Tensorflow - 2e generatie API van de open source softwarebibliotheek van Go ogle voor Deep Learning . De voorbeelden en handson zouden allemaal in TensorFlow worden gemaakt.
Publiek
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs die TensorFlow willen gebruiken voor hun Deep Learning projecten
Na het voltooien van deze cursus zullen de deelnemers:
hebben een goed begrip van diepe neurale netwerken (DNN), CNN en RNN
de structuur en implementatiemechanismen van TensorFlow begrijpen
in staat zijn om installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit te voeren
codekwaliteit kunnen beoordelen, foutopsporing kunnen uitvoeren, controleren
in staat zijn om geavanceerde productie te implementeren, zoals trainingsmodellen, grafieken maken en logboekregistratie
Read more...