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Course Outline
소개
- Apache MXNet 대 PyTorch
Deep Learning 원칙과 Deep Learning 생태계
- 텐서, 다층 퍼셉트론, 컨벌루션 Neural Networks 및 순환 Neural Networks
- Computer 비전과 자연어 처리
Apache MXNet 기능 및 아키텍처 개요
- Apache MXNet 성분
- Gluon API 인터페이스
- GPU 및 모델 병렬성 개요
- 기호 및 명령형 프로그래밍
설정
- 배포 환경 선택(On-Premise, Public Cloud 등)
- 설치중 Apache MXNet
데이터 작업
- 데이터 읽기
- 데이터 검증
- 데이터 조작
Deep Learning 모델 개발
- 모델 생성
- 모델 훈련
- 모델 최적화
모델 배포
- 사전 학습된 모델을 사용한 예측
- 모델을 애플리케이션에 통합
MXNet 보안 모범 사례
문제 해결
요약 및 결론
Requirements
- 머신러닝 원리에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 과학자
21 Hours
회원 평가 (5)
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
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Course - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Course - Advanced Deep Learning
examples based on our data