课程大纲

简介 OpenNN, 机器学习和深度学习

下载 OpenNN

使用神经设计器

  • 使用神经设计器进行描述性、诊断性、预测性和规范性分析

OpenNN 架构

  • 中央处理器并行化

OpenNN 类

  • 数据集、神经网络、损失指数、训练策略、模型选择、测试分析
  • 矢量和矩阵模板

构建神经网络应用程序

  • 选择合适的神经网络
  • 制定变分问题(损失指数)
  • 求解约函数优化问题(训练策略)

使用数据集

  • 数据矩阵(列作为变量,行作为实例)

学习任务

  • 函数回归
  • 模式识别

使用 QT 创建器编译

集成、测试和调试您的应用程序

神经网络的未来和 OpenNN

总结和结论

要求

    了解数据科学概念 C++ 编程经验很有帮助

观众

    希望创建 Deep Learning 个应用程序的软件开发人员和程序员。
  14 小时
 

人数


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完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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