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Programa del Curso
Introducción
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Descripción general de Chainer características y componentes
Empezar
- Comprender la estructura del entrenador
- Instalación de Chainer, CuPy y NumPy
- Definición de funciones en variables
Entrenamiento Neural Networks en Chainer
- Construcción de un grafo computacional
- Ejemplos de conjuntos de datos MNIST en ejecución
- Actualización de parámetros mediante un optimizador
- Procesamiento de imágenes para evaluar los resultados
Trabajar con GPUs en Chainer
- Implementación de redes neuronales recurrentes
- Uso de varios GPUs para la paralelización
Implementación de otros modelos de redes neuronales
- Definición de modelos RNN y ejemplos de ejecución
- Generación de imágenes con GAN convolucional profunda
- Ejemplos de ejecución Reinforcement Learning
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de las redes neuronales artificiales
- Familiaridad con los marcos de aprendizaje profundo (Caffe, Torch, etcétera).
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Investigadores de IA
- Desarrolladores
14 Horas
Testimonios (4)
Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y agradable. Muy bien hecho.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traducción Automática
The trainer was a professional in the subject field and related theory with application excellently
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Curso - Applied AI from Scratch in Python
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
