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설치

  • Docker
  • Ubuntu
  • RHEL/CentOS/페도라 설치
  • 윈도우

Caffe 개요

  • Nets, Layers, Blobs: Caffe 모델의 구조.
  • 앞으로 / 뒤로: 계층화된 구성 모델의 필수 계산입니다.
  • 손실: 학습할 작업은 손실로 정의됩니다.
  • 솔버: 솔버는 모델 최적화를 조정합니다.
  • 레이어 카탈로그: 레이어는 모델링과 계산의 기본 단위입니다. Caffe의 카탈로그에는 최첨단 모델을 위한 레이어가 포함되어 있습니다.
  • 인터페이스: 명령줄, Python 및 MATLAB Caffe.
  • 데이터: 모델 입력을 위해 데이터를 카페인화하는 방법.
  • Caffeinated Convolution: Caffe이 컨볼루션을 계산하는 방법입니다.

새로운 모델과 새로운 코드

  • Fast R-CNN을 이용한 탐지
  • LSTM이 포함된 시퀀스 및 LRCN이 포함된 Vision + Language
  • FCN을 사용한 픽셀별 예측
  • 프레임워크 설계와 미래

예:

  • MNIST

Requirements

없음

  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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