Programa del Curso

Introducción a la antorcha
    Como NumPy pero con implementación de CPU y GPU
    Uso de la antorcha en aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de señales, procesamiento paralelo, imagen, video, audio y redes

Instalación de la antorcha
    Linux, Windows, Mac
    Bitmapi y Docker

Instalación de paquetes Torch
    Usando el administrador de paquetes LuaRocks

Elegir un IDE para la antorcha
    ZeroBrane Studio
    Plugin de Eclipse para Lua

Trabajando con el lenguaje de scripts Lua y LuaJIT
    Integración de Lua con C / C ++
    Sintaxis de Lua: tipos de datos, bucles y condicionales, funciones, funciones, tablas y archivos de E / S.
    Orientación de objetos y serialización en Torch
    Ejercicio de codificación

Cargando un conjunto de datos en Torch
    MNIST
    CIFAR-10, CIFAR-100
    Imagenet

Aprendizaje automático en Torch
    Aprendizaje profundo
        Extracción manual de características frente a redes convolucionales
    Aprendizaje supervisado y no supervisado
        Construyendo una red neuronal con Torch
    Matrices N-dimensionales

Análisis de imagen con antorcha
    Paquete de imagen
    La biblioteca Tensor

Trabajando con el intérprete REPL

Trabajando con bases de datos

Redes y antorcha

Soporte de GPU en Torch

Antorcha integradora
    C, Python y otros

Antorcha de incrustación
    iOS y Android

Otros marcos y bibliotecas
    Módulos y contenedores de aprendizaje profundo optimizados de Facebook

Creando tu propio paquete

Pruebas y depuración

Liberando su aplicación

El futuro de la IA y la Antorcha

Requerimientos

  • Experiencia de programación en cualquier idioma
  • Una familiaridad general con C / C ++ ayuda
  • Un interés en la Inteligencia Artificial (AI)
  21 horas

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.

Precio por participante

Testimonios (3)

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