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Course Outline
OpenNN, Machine Learning, Deep Learning 소개
다운로드 중 OpenNN
신경 디자이너와 협력하기
- 설명, 진단, 예측 및 처방 분석을 위해 Neural Designer 사용
OpenNN 건축
- CPU 병렬화
OpenNN 수업
- 데이터 세트, 신경망, 손실 지수, 훈련 전략, 모델 선택, 테스트 분석
- 벡터 및 행렬 템플릿
신경망 애플리케이션 구축
- 적합한 신경망 선택
- 변분 문제 공식화(손실 지수)
- 축소된 함수 최적화 문제 해결(훈련 전략)
데이터 세트 작업
- 데이터 매트릭스(변수인 열과 인스턴스인 행)
학습 과제
- 함수 회귀
- 패턴 인식
QT Creator로 컴파일하기
애플리케이션 통합, 테스트 및 디버깅
신경망의 미래와 OpenNN
요약 및 결론
Requirements
- 데이터 과학 개념 C++ 프로그래밍 경험에 대한 이해가 도움이 됨
청중
- Deep Learning 응용 프로그램을 만들고자 하는 소프트웨어 개발자 및 프로그래머.
14 Hours