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

Number of participants



Price per participant

회원 평가 (3)

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