Programa do Curso
Introdução
Visão geral de Neural Networks
Compreender as redes convolucionais
Configuração Keras
Visão geral das características e da arquitetura de Keras
Síntese da sintaxe Keras
Compreender como um modelo Keras organiza as camadas
Configurar o backend do Keras (TensorFlow ou Theano)
Implementação de um modelo de aprendizagem não supervisionada
Analisar imagens com uma rede neural convolucional (CNN)
Pré-processamento de dados
Treinar o modelo
Treino em CPU vs GPU vs TPU
Avaliação do modelo
Utilizar um modelo Deep Learning pré-treinado
Configurar uma Rede Neuronal Recorrente (RNN)
Depuração do modelo
Salvar o modelo
Implementação do modelo
Monitorizar um modelo Keras com o TensorBoard
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Python Experiência em programação.
- Experiência com a linha de comando do Linux.
Público
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
Declaração de Clientes (4)
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
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Curso - 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
Curso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.