Programa do Curso

Introdução

  • Apache MXNet vs PyTorch

Deep Learning Princípios e o Deep Learning Ecossistema

  • Tensores, Perceptron de várias camadas, Convolucional Neural Networks e Recorrente Neural Networks
  • Visão computacional vs Processamento de linguagem natural

Descrição geral das características e da arquitetura do Apache MXNet

  • Componentes do Apache MXNet
  • Interface da API Gluon
  • Panorâmica das GPUs e do paralelismo de modelos
  • Programação simbólica e imperativa

Configuração

  • Escolher um ambiente de implantação (no local, nuvem pública, etc.)
  • Instalando Apache MXNet

Trabalhar com dados

  • Leitura de dados
  • Validação de dados
  • Manipulação de dados

Desenvolvimento de um modelo Deep Learning

  • Criar um modelo
  • Treinar um modelo
  • Otimização do modelo

Implementação do modelo

  • Previsão com um modelo pré-treinado
  • Integrando o modelo em uma aplicação

Melhores práticas de segurança MXNet

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Compreensão dos princípios de aprendizagem automática
  • Python experiência em programação

Público

  • Cientistas de dados
  21 horas
 

Declaração de Clientes (5)

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