Programa do Curso

Introdução a Torch

    Como NumPy, mas com implementação de CPU e GPU Torch, uso em aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de sinal, processamento paralelo, imagem, vídeo, áudio e rede

Instalando Torch

    Linux, Windows, Mac Bitmapi e Docker

Instalando Torch Pacotes

    Usando o gerenciador de pacotes LuaRocks

Escolhendo um IDE para Torch

    Plug-in ZeroBrane Studio Eclipse para Lua

Trabalhando com a Lua Linguagem de Script e LuaJIT

    Integração de Lua com C/C++ Sintaxe Lua: tipos de dados, loops e condicionais, funções, funções, tabelas e E/S de arquivo. Orientação a objetos e serialização em Torch Exercício de codificação

Carregando um conjunto de dados em Torch

    MNIST CIFAR-10, CIFAR-100 Imagenet

Aprendizado de máquina em Torch

    Deep Learning Extração manual de recursos versus redes convolucionais
Aprendizagem supervisionada e não supervisionada Construindo uma rede neural com Torch
  • Matrizes N-dimensionais
  • Análise de imagem com Torch
  • Pacote de imagens A biblioteca Tensor
  • Trabalhando com o intérprete REPL

      Trabalhando com Databases

    Rede e Torch

    Suporte GPU em Torch

    Integrando Torch

    C, Python e outros

    Incorporação Torch

      iOS e Android

    Outras estruturas e bibliotecas

      Módulos e contêineres otimizados de aprendizagem profunda Facebook

    Criando seu próprio pacote

      Teste e depuração

    Liberando seu aplicativo

    O futuro da IA e Torch

    Resumo e conclusão

    Requisitos

    • Programming experiência em qualquer linguagem.
    • Uma familiaridade geral com C/C++ ajuda.
    • Interesse em Inteligência Artificial (IA).

    Público

    • Desenvolvedores de software e programadores que pretendam ativar Machine e Deep Learning nas suas aplicações
      21 horas
     

    Declaração de Clientes (3)

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