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Course Outline
소개
- Chainer 대 Caffe 대 Torch
- Chainer 기능 및 구성 요소 개요
시작하기
- 트레이너 구조 이해
- Chainer, CuPy, NumPy 설치
- 변수에 대한 함수 정의
Chainer의 교육 Neural Networks
- 계산 그래프 구성
- MNIST 데이터 세트 예제 실행
- 옵티마이저를 사용하여 매개변수 업데이트
- 결과 평가를 위한 이미지 처리
Chainer의 GPU 작업
- 순환 신경망 구현
- 병렬화를 위해 여러 GPU 사용
다른 신경망 모델 구현
- RNN 모델 정의 및 예제 실행
- Deep Convolutional GAN을 사용하여 이미지 생성
- Reinforcement Learning 예제 실행
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 인공신경망에 대한 이해
- 딥러닝 프레임워크(Caffe, Torch 등)에 대한 지식
- Python 프로그래밍 경험
청중
- AI 연구원
- 개발자
14 Hours
회원 평가 (4)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Course - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
It felt like we were going through directly relevant information at a good pace (i.e. no filler material)