Programa del Curso

Introducción a OpenNN, Machine Learning y Deep Learning

Descargando OpenNN

Trabajar con Neural Designer

  • Uso de Neural Designer para análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos

OpenNN Arquitectura

  • Paralelización de CPU

OpenNN Clases

  • Conjunto de datos, red neuronal, índice de pérdida, estrategia de entrenamiento, selección de modelos, análisis de pruebas
  • Plantillas vectoriales y matriciales

Creación de una aplicación de red neuronal

  • Elegir una red neuronal adecuada
  • Formulación del problema variacional (índice de pérdida)
  • Resolver el problema de optimización de funciones reducidas (estrategia de entrenamiento)

Trabajar con conjuntos de datos

  • La matriz de datos (columnas como variables y filas como instancias)

Tareas de aprendizaje

  • Regresión de funciones
  • Reconocimiento de patrones

Compilar con QT Creator

Integración, prueba y depuración de la aplicación

El futuro de las redes neuronales y OpenNN

Resumen y conclusión

Requerimientos

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

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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