Torch for Machine and Deep Learning

Corso

A Milano

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

Torch è una libreria di apprendimento automatico open source e un Framework di elaborazione scientifica basato sul linguaggio di programmazione Lua. Fornisce un ambiente di sviluppo per i numerici, l'apprendimento automatico e la visione artificiale, con particolare enfasi sull'apprendimento profondo e sulle reti convoluzionali. È uno dei Framework più veloci e flessibili per Machine e Deep Learning ed è utilizzato da aziende come Facebook, Google, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel e molti altri.
in questa formazione live, guidata da un istruttore, copriamo i principi di Torch, le sue caratteristiche uniche e come possono essere applicati nelle applicazioni del mondo reale. Attraversiamo numerosi esercizi pratici in tutto, dimostrando e praticando i concetti appresi.
entro la fine del corso, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle caratteristiche e delle capacità sottostanti di Torch & #39; s, nonché del suo ruolo e contributo all'interno dello spazio AI rispetto ad altri Framework e librerie. I partecipanti avranno anche ricevuto la pratica necessaria per implementare Torch nei propri progetti.
formato del corso
Panoramica delle
di Machine e Deep Learning
gli esercizi di codifica e integrazione in classe
domande di test cosparso lungo la strada per controllare la comprensione
Machine Translated

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Milano
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Piazza Duomo, Via Torino 2, 20123

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Profilo del corso

Programming experience in any language.
A general familiarity with C/C++ helps.
An interest in Artificial Intelligence (AI).
Audience
Software developers and programmers wishing to enable Machine and Deep Learning within their applications

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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Facebook
  • Apprendimento
  • C
  • C#
  • Framework
  • C++

Programma

Introduction to Torch

  • Like NumPy but with CPU and GPU implementation
  • Torch's usage in machine learning, computer vision, signal processing, parallel processing, image, video, audio and networking

Installing Torch

  • Linux, Windows, Mac
  • Bitmapi and Docker

Installing Torch Packages

  • Using the LuaRocks package manager

Choosing an IDE for Torch

  • ZeroBrane Studio
  • Eclipse plugin for Lua

Working with the Lua Scripting Language and LuaJIT

  • Lua's integration with C/C++
  • Lua syntax: datatypes, loops and conditionals, functions, functions, tables, and file i/o.
  • Object orientation and serialization in Torch
  • Coding exercise

Loading a Dataset in Torch

  • MNIST
  • CIFAR-10, CIFAR-100
  • Imagenet

Machine Learning in Torch

  • Deep Learning
    • Manual feature extraction vs convolutional networks
  • Supervised and Unsupervised Learning
    • Building a neural network with Torch
  • N-dimensional arrays

Image Analysis with Torch

  • Image package
  • The Tensor library

Working with the REPL Interpreter

Working with Databases

Networking and Torch

GPU Support in Torch

Integrating Torch

  • C, Python, and others

Embedding Torch

  • iOS and Android

Other Frameworks and Libraries

  • Facebook's optimized deep-learning modules and containers

Creating Your Own Package

Testing and Debugging

Releasing Your Application

The Future of AI and Torch

Summary and Conclusion

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