Course Code

OpenNN

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

An understanding of data science concepts
C++ programming experience is helpful

Audience

Software developers and programmers wishing to create Deep Learning applications.

Overview

강사가 진행하는이 실습에서는 신경 네트워크의 원리를 OpenNN 을 사용하여 샘플 애플리케이션을 구현합니다.

과정 형식

강의 및 토론은 실습과 결합됩니다.

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Course Outline

Introduction to OpenNN, Machine Learning and Deep Learning

Downloading OpenNN

Working with Neural Designer

Using Neural Designer for descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive analytics

OpenNN architecture

CPU parallelization

OpenNN classes

Data set, neural network, loss index, training strategy, model selection, testing analysis
Vector and matrix templates

Building a neural network application

Choosing a suitable neural network
Formulating the variational problem (loss index)
Solving the reduced function optimization problem (training strategy)

Working with datasets

The data matrix (columns as variables and rows as instances)

Learning tasks

Function regression
Pattern recognition

Compiling with QT Creator

Integrating, testing and debugging your application

The future of neural networks and OpenNN

Summary and conclusion

회원 평가

★★★★★

그것은 매우 상호 작용적이고 예상보다 편안하고 비공식적이었다. 우리는 당시에 많은 주제를 다루었으며 트레이너는 주제에 대해 더 자세히 또는 더 많이 이야기하고 그들이 어떻게 관련되어 있는지에 대해 항상 수용적이었습니다. 나는 훈련이 나에게 당신이 주제의 규모와 복잡성을 감안할 때 매우 중요하다고 생각하면 학습이 끝난 후에 중단되는 것과는 달리 학습을 계속할 수있는 도구를 제공한다고 생각합니다.

Jonathan Blease

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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앤은 질문을하고 배울 수있는 좋은 환경을 조성했습니다. 우리는 많은 재미와 동시에 많은 것을 배웠습니다.

Gudrun Bickelq

Course:Introduction to the use of neural networks

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특정 요구에 맞춘 대화식 부분

Thomas Stocker

Course:Introduction to the use of neural networks

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저는 크리스의 질문에 대한 분명한 대답을 정말로 높이 평가했습니다. Léo Dubus

Léo Dubus

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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지식이 풍부한 강사

Sridhar Voorakkara

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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나는이 수업의 표준에 놀랐다. 나는 그것이 대학의 표준이라고 말할 것이다.

David Relihan

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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아주 좋은 모든 라운드 개요. Tensorflow가 작동하는 이유를 배경으로 Go 하십시오.

Kieran Conboy

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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나는 질문을하고 이론에 대한 깊이있는 설명을 더 얻을 수있는 기회를 좋아했다.

Sharon Ruane

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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트레이너는 어렵고 진보 된 주제를 쉽게 설명했습니다.

Leszek K

Course:Artificial Intelligence Overview

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깊은 기계 학습에 대한 새로운 통찰력

Josip Arneric

Course:Neural Network in R

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우리는 일반적으로 NN에 대한 지식을 얻었으며 요즘 인기있는 새로운 유형의 NN이 나에게 가장 흥미로운 것은 무엇입니까?

Tea Poklepovic

Course:Neural Network in R

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그래프는 R :)))

Faculty of Economics and Business Zagreb

Course:Neural Network in R

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매우 유연합니다

Frank Ueltzhöffer

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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적응성

Werner Philipp

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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기술의 전망 : 미래에 어떤 기술 / 프로세스가 더 중요해질 것인가? 이 기술이 어떤 용도로 사용될 수 있는지보십시오

Commerzbank AG

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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주제 선택. 훈련의 스타일. 실습 오리엔테이션

Commerzbank AG

Course:Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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강사와의 커뮤니케이션 张文欣 - Accenture

文欣张

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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좋아해. li

lisa xie

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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내 일에 직접 사용할 수있는 많은 연습 문제.

Alior Bank S.A.

Course:Neural Network in R

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실제 데이터의 예.

Alior Bank S.A.

Course:Neural Network in R

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neuralnet, 루프에서 pROC.

Alior Bank S.A.

Course:Neural Network in R

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광범위한 주제가 다루어지고 지도자에 대한 실질적인 지식.

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie