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课程大纲
Torch简介
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与 NumPy 类似,但具有 CPU 和 GPU 实现
Torch在机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络中的应用
安装 Torch
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Linux、Windows、Mac
Bitmapi 和 Docker
安装 Torch 软件包
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使用 LuaRocks 包管理器
为 Torch 选择 IDE
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ZeroBrane Studio(泽罗布兰一室公寓)
Lua 的 Eclipse 插件
使用 Lua 脚本语言和 LuaJIT
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Lua 与 C/C++ 的集成
Lua 语法:数据类型、循环和条件、函数、函数、表和文件 I/O。
Torch 中的面向对象和序列化
编码练习
在 Torch 中加载数据集
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MNIST
CIFAR-10、CIFAR-100
图像网
机器学习 Torch
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Deep Learning
手动特征提取与卷积网络
使用 REPL 解释器
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使用 Database
网络和 Torch
Torch 中的 GPU 支持
集成 Torch
C、Python等
嵌入 Torch
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iOS 和 Android
其他框架和库
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Facebook优化的深度学习模块和容器
创建自己的包
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测试和调试
发布应用程序
人工智能的未来和 Torch
总结和结论
要求
- Programming 任何语言的经验。
- 对 C/C++ 的一般熟悉会有所帮助。
- 对人工智能 (AI) 感兴趣。
观众
- 希望在其应用程序中启用 Machine 和 Deep Learning 的软件开发人员和程序员
21 小时
客户评论 (3)
在“现实生活”的例子中展示了大量的实践知识。
Kamil - Streamsoft Kraków
课程 - Java Advanced
机器翻译
定期推送更改,因为在第 3 天我开始比以前更迷茫,并且更难快速发现错误,我能够快速查看最新的更改并及时了解材料
Paulina
课程 - Advanced Java Security
机器翻译
Very good knowledge and character.