課程簡介

簡介 OpenNN, 機器學習和深度學習

下載 OpenNN

使用神經設計器

  • 使用神經設計器進行描述性、診斷性、預測性和規範性分析

OpenNN 架構

  • 中央處理器並行化

OpenNN 類

  • 數據集、神經網路、損失指數、訓練策略、模型選擇、測試分析
  • 向量和矩陣範本

構建神經網路應用程式

  • 選擇合適的神經網路
  • 制定變分問題(損失指數)
  • 求解約函數優化問題(訓練策略)

使用數據集

  • 資料矩陣(列作為變數,行作為實例)

學習任務

  • 函數回歸
  • 模式識別

使用 QT 建立器編譯

集成、測試和調試您的應用程式

神經網路的未來和 OpenNN

總結和結論

最低要求

    了解數據科學概念 C++ 程式設計經驗很有説明

觀眾

    希望創建Deep Learning 個應用程式的軟體開發人員和程式師。
  14 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

相關課程

課程分類