課程簡介

Torch簡介

    與 NumPy 類似,但具有 CPU 和 GPU 實現 Torch在機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、圖像、視頻、音訊和網路中的應用

安裝 Torch

    Linux、Windows、Mac Bitmapi 和 Docker

安裝 Torch 套件

    使用 LuaRocks 包管理器

為 Torch 選擇 IDE

    ZeroBrane Studio(澤羅布蘭一室公寓) Lua 的 Eclipse 外掛程式

使用 Lua 腳本語言和 LuaJIT

    Lua 與 C/C++ 的整合 Lua 語法:數據類型、循環和條件、函數、函數、表和檔 I/O。 Torch 中的面向物件和序列化 編碼練習

在 Torch 中載入數據集

    MNIST CIFAR-10、CIFAR-100 圖像網

機器學習 Torch

    Deep Learning 手動特徵提取與卷積網路
監督學習和無監督學習 使用 Torch 構建神經網路
  • N 維陣組
  • 使用Torch進行圖像分析
  • 鏡像包 Tensor 庫
  • 使用 REPL 解釋器

      使用 Database

    網络和 Torch

    Torch 中的 GPU 支援

    集成 Torch

    C、Python等

    嵌入 Torch

      iOS 和 Android

    其他框架和庫

      Facebook優化的深度學習模組和容器

    創建自己的包

      測試和調試

    發佈應用程式

    人工智慧的未來和 Torch

    總結和結論

    最低要求

    • Programming 任何語言的經驗。
    • 對 C/C++ 的一般熟悉會有所説明。
    • 對人工智慧 (AI) 感興趣。

    觀眾

    • 希望在其應用程式中啟用 Machine 和 Deep Learning 的軟體開發人員和程式師
      21 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.

    客戶評論 (3)

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