DeepLearning4J for Image Recognition
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Deeplearning4j è un software OpenSource DeepLearning per Java e Scala su Hadoop e Spark Pubblico Questo corso è pensato per ingegneri e sviluppatori che desiderano utilizzare DeepLearning4J nei loro progetti di riconoscimento di immagini .
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Sedi e date
Luogo
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Profilo del corso
Java
Opinioni
Programma
Getting Started
- Quickstart: Running Examples and DL4J in Your Projects
- Comprehensive Setup Guide
Convolutional Neural Networks
- Convolutional Net Introduction
- Images Are 4-D Tensors?
- ConvNet Definition
- How Convolutional Nets Work
- Maxpooling/Downsampling
- DL4J Code Sample
- Other Resources
Datasets
- Datasets and Machine Learning
- Custom Datasets
- CSV Data Uploads
Scaleout
- Iterative Reduce Defined
- Multiprocessor / Clustering
- Running Worker Nodes
Advanced DL2J
- Build Locally From Master
- Use the Maven Build Tool
- Vectorize Data With Canova
- Build a Data Pipeline
- Run Benchmarks
- Configure DL4J in Ivy, Gradle, SBT etc
- Find a DL4J Class or Method
- Save and Load Models
- Interpret Neural Net Output
- Visualize Data with t-SNE
- Swap CPUs for GPUs
- Customize an Image Pipeline
- Perform Regression With Neural Nets
- Troubleshoot Training & Select Network Hyperparameters
- Visualize, Monitor and Debug Network Learning
- Speed Up Spark With Native Binaries
- Build a Recommendation Engine With DL4J
- Use Recurrent Networks in DL4J
- Build Complex Network Architectures with Computation Graph
- Train Networks using Early Stopping
- Download Snapshots With Maven
- Customize a Loss Function
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