Programa del Curso

Introducción

  • Apache MXNet frente a PyTorch

Deep Learning Los principios y el ecosistema Deep Learning

  • Tensores, Perceptrón multicapa, convolucional Neural Networks y recurrente Neural Networks
  • Visión por Computador vs Procesamiento del Lenguaje Natural

Descripción general de Apache MXNet Características y arquitectura

  • Compenentes MXNet de Apache
  • Interfaz API de Gluon
  • Descripción general de GPUs y paralelismo de modelos
  • Programación simbólica e imperativa

Arreglo

  • Elección de un entorno de implementación (local, nube pública, etc.)
  • Instalación Apache MXNet

Trabajar con datos

  • Lectura de datos
  • Validación de datos
  • Manipulación de datos

Desarrollo de un modelo Deep Learning

  • Creación de un modelo
  • Entrenamiento de un modelo
  • Optimización del modelo

Implementación del modelo

  • Predicción con un modelo preentrenado
  • Integración del modelo en una aplicación

Procedimientos recomendados de seguridad de MXNet

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Comprensión de los principios del aprendizaje automático
  • Python Experiencia en programación

Audiencia

  • Científicos de datos
  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (5)

Cursos Relacionados

Técnicas de IA de Aprendizaje Profundo para Ejecutivos, Desarrolladores y Gerentes

  21 horas

Aprendizaje profundo para la medicina

  14 horas

Categorías Relacionadas