Programa del Curso

Introducción a OpenNN, Machine Learning y Deep Learning

Descargando OpenNN

Trabajando con Neural Designer
     Uso de Neural Designer para análisis descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos

Arquitectura OpenNN
     Paralelización de CPU

Clases OpenNN
     Conjunto de datos, red neuronal, índice de pérdida, estrategia de entrenamiento, selección de modelo, análisis de prueba
     Vector y plantillas de matriz

Construyendo una aplicación de red neuronal
     Elegir una red neuronal adecuada
     Formular el problema variacional (índice de pérdida)
     Resolviendo el problema de optimización de función reducida (estrategia de entrenamiento)

Trabajando con datasets
      La matriz de datos (columnas como variables y filas como instancias)

Tareas de aprendizaje
     Regresión de funciones
     Reconocimiento de patrones

Compilando con QT Creator

Integrando, probando y depurando su aplicación

El futuro de las redes neuronales y OpenNN

Requerimientos

  • Una comprensión de los conceptos de ciencia de datos
  • La experiencia de programación C ++ es útil
  14 horas

Número de participantes



Precio por participante

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