Course Outline

시작하기

  • 빠른 시작: 프로젝트에서 예제 및 DL4J 실행
  • 종합 설정 가이드

Neural Networks 소개

  • 제한된 볼츠만 기계
  • 컨볼루셔널 넷(ConvNet)
  • 장단기 기억 장치(LSTM)
  • 노이즈 제거 자동 인코더
  • 순환망과 LSTM

다층 신경망

  • 깊은 믿음 네트워크
  • 딥 오토인코더
  • 스택형 노이즈 제거 자동 인코더

튜토리얼

  • DL4J에서 Recurrent Net 사용
  • MNIST DBN 튜토리얼
  • 아이리스 꽃 튜토리얼
  • Canova: ML 도구용 벡터화 Lib
  • 신경망 업데이트 프로그램: SGD, Adam, Adagrad, Adadelta, RMSProp

데이터 세트

  • 데이터 세트 및 Machine Learning
  • 커스텀 데이터세트
  • CSV 데이터 업로드

확장

  • 반복적 감소 정의
  • 다중 프로세서/클러스터링
  • 작업자 노드 실행

텍스트

  • DL4J의 NLP 프레임워크
  • WordJava와 Scala의 경우 2vec
  • 텍스트 분석 및 DL
  • Word 가방
  • 문장 및 문서 분할
  • 토큰화
  • 어휘 캐시

고급 DL2J

  • 마스터에서 로컬로 빌드
  • DL4J에 기여하기(개발자 가이드)
  • 신경망 선택
  • Maven 빌드 도구 사용
  • Canova로 데이터 벡터화
  • 데이터 파이프라인 구축
  • 벤치마크 실행
  • Ivy, Gradle, SBT 등에서 DL4J 구성
  • DL4J 클래스 또는 메소드 찾기
  • 모델 저장 및 로드
  • 신경망 출력 해석
  • t-SNE로 데이터 시각화
  • GPU에 대한 CPU 교체
  • 이미지 파이프라인 사용자 정의
  • 신경망을 사용하여 회귀 수행
  • 훈련 문제 해결 및 네트워크 하이퍼파라미터 선택
  • 네트워크 학습 시각화, 모니터링 및 디버깅
  • 네이티브 바이너리로 Spark 속도 향상
  • DL4J를 사용하여 추천 엔진 구축
  • DL4J에서 순환 네트워크 사용
  • 계산 그래프를 사용하여 복잡한 네트워크 아키텍처 구축
  • 조기 중지를 사용하여 네트워크 훈련
  • Maven로 스냅샷 다운로드
  • 손실 함수 사용자 정의

Requirements

다음에 대한 지식:

  • Java
  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.

회원 평가 (4)

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