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Course Outline
Torch 소개
- NumPy와 비슷하지만 기계 학습, 컴퓨터 비전, 신호 처리, 병렬 처리, 이미지, 비디오, 오디오 및 네트워킹에서 CPU 및 GPU 구현 Torch 사용
설치 중 Torch
- Linux, 윈도우, 맥 Bitmapi 및 Docker
Torch 패키지 설치
- LuaRocks 패키지 관리자 사용
Torch에 대한 IDE 선택
- Lua용 ZeroBrane Studio Eclipse 플러그인
Lua 스크립팅 언어 및 LuaJIT 작업
- C/C++ Lua 구문과 Lua의 통합: 데이터 유형, 루프 및 조건부, 함수, 함수, 테이블 및 파일 i/o. Torch 코딩 연습의 객체 지향 및 직렬화
Torch에서 데이터 세트 로드
- MNIST CIFAR-10, CIFAR-100 이미지넷
Torch의 기계 학습
- Deep Learning 수동 특징 추출과 컨벌루션 네트워크
REPL 인터프리터 작업
- Database 작업
네트워킹과 Torch
Torch의 GPU 지원
통합 Torch
C, Python 외
임베딩 Torch
- iOS 그리고 안드로이드
기타 프레임워크 및 라이브러리
- Facebook의 최적화된 딥러닝 모듈 및 컨테이너
나만의 패키지 만들기
- 테스트 및 디버깅
애플리케이션 출시
AI의 미래와 Torch
요약 및 결론
Requirements
- Programming 어떤 언어로든 경험하세요.
- C/C++에 대한 일반적인 지식이 있으면 도움이 됩니다.
- 인공지능(AI)에 대한 관심.
청중
- 자신의 애플리케이션 내에서 Machine 및 Deep Learning를 활성화하려는 소프트웨어 개발자 및 프로그래머
21 Hours
회원 평가 (3)
실제 사례를 통해 보여지는 많은 양의 실용적인 지식.
Kamil - Streamsoft Kraków
Course - Java Advanced
Machine Translated
지속적으로 변경 사항을 푸시했는데, 3일째가 되던 날 이전보다 헷갈리기 시작하고 오류를 빨리 발견하기가 어려워졌을 때 최신 변경 사항을 빠르게 확인하고 자료를 최신 상태로 유지할 수 있었습니다.
Paulina
Course - Advanced Java Security
Machine Translated
Very good knowledge and character.