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
지도 및 비지도 학습 Torch를 사용하여 신경망 구축
  • N차원 배열
  • Torch를 이용한 이미지 분석
  • 이미지 패키지 Tensor 라이브러리
  • 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
     

    Number of participants


    Starts

    Ends


    Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

    Price per participant

    회원 평가 (3)

    Related Courses

    Combined C/C++, JAVA and Web Application Security

      28 Hours

    Advanced Java Security

      21 Hours

    Combined JAVA, PHP and Web Application Security

      28 Hours

    Standard Java Security

      14 Hours

    Java and Web Application Security

      21 Hours

    Related Categories