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Schulungsübersicht
Einführung in OpenNN, Maschinelles Lernen und Deep Learning
Herunterladen OpenNN
Arbeiten mit Neural Designer
- Verwendung von Neural Designer für deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen
OpenNN Architektur
- CPU-Parallelisierung
OpenNN Klassen
- Datensatz, neuronales Netz, Verlustindex, Trainingsstrategie, Modellauswahl, Testanalyse
- Vektor- und Matrixvorlagen
Aufbau einer Anwendung für neuronale Netze
- Auswahl eines geeigneten neuronalen Netzes
- Formulierung des Variationsproblems (Verlustindex)
- Lösen des Optimierungsproblems der reduzierten Funktion (Trainingsstrategie)
Arbeiten mit Datensätzen
- Die Datenmatrix (Spalten als Variablen und Zeilen als Instanzen)
Lernaufgaben
- Funktionsregression
- Mustererkennung
Kompilieren mit QT Creator
Integrieren, Testen und Debuggen Ihrer Anwendung
Die Zukunft der neuronalen Netze und OpenNN
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
-
Verständnis für datenwissenschaftliche Konzepte
C++ Programmiererfahrung ist hilfreich
Publikum
-
Softwareentwickler und Programmierer, die Deep Learning Anwendungen erstellen möchten.
14 Stunden