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
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

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