OpenNN: Implementing Neural Networks Schulung

Alle Preise zzgl. MwSt

Kurs Code

OpenNN

Dauer

14 hours (üblicherweise 2 Tage inklusive Pausen)

Voraussetzungen

  • An understanding of data science concepts
  • C++ programming experience is helpful

Audience

  • Software developers and programmers wishing to create Deep Learning applications.

Überblick

OpenNN ist eine in C ++ geschriebene Open-Source-Klassenbibliothek, die neuronale Netzwerke für maschinelles Lernen implementiert.

In diesem Kurs gehen wir auf die Prinzipien neuronaler Netzwerke ein und verwenden OpenNN, um eine Beispielanwendung zu implementieren.

Publikum
Softwareentwickler und Programmierer, die Deep-Learning-Anwendungen erstellen möchten.

Format des Kurses
Vortrag und Diskussion, begleitet von praktischen Übungen.

Machine Translated

Schulungsübersicht

Introduction to OpenNN, Machine Learning and Deep Learning

Downloading OpenNN

Working with Neural Designer

  • Using Neural Designer for descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive analytics

OpenNN architecture

  • CPU parallelization

OpenNN classes

  • Data set, neural network, loss index, training strategy, model selection, testing analysis
  • Vector and matrix templates

Building a neural network application

  • Choosing a suitable neural network
  • Formulating the variational problem (loss index)
  • Solving the reduced function optimization problem (training strategy)

Working with datasets

  • The data matrix (columns as variables and rows as instances)

Learning tasks

  • Function regression
  • Pattern recognition

Compiling with QT Creator

Integrating, testing and debugging your application

The future of neural networks and OpenNN

Summary and conclusion

Erfahrungsberichte

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