Los cursos de capacitación de Apache SINGA en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas los fundamentos y temas avanzados de Apache SINGA. El entrenamiento Apache SINGA está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Barcelona o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Barcelona. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España ...
Con una población de 1 604 555 habitantes y en constante crecimiento,Barcelona es la segunda ciudad más poblada de España después de Madrid, y la undécima de la Unión Europea. Se ubica a las orillas del mar Mediterráneo, a unos 120 km al sur de la cadena montañosa de los Pirineos y de la frontera con Francia y es mundialmente reconocida como una ciudad global por su importancia cultural, financiera, comercial y turística. Dispone de un estupendo servicio de transporte público llamado TMB formado por diversas lineas de ferrocaril,tranvia,metro y autobúses que circulan por toda la ciudad. Situada en una magnifica ubicación en "l'Esquerra de l'Eixample", uno de los principales núcleos de negocios de Barcelona, con universidades, metro, autobuses, estación de Sants, correos y todos los servicios que pueda precisar a unos pasos.
SINGA es una plataforma de aprendizaje profundo distribuida para la formación de grandes modelos de aprendizaje profundo sobre grandes conjuntos de datos. Está diseñado con un modelo de programación intuitivo basado en la abstracción de capas. Se admite una variedad de modelos populares de aprendizaje profundo, a saber, los modelos de feed-forward que incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), modelos energéticos como la máquina Boltzmann restringida (RBM) y redes neuronales recurrentes (RNN). Muchas capas integradas se proporcionan para los usuarios. La arquitectura de SINGA es lo suficientemente flexible como para ejecutar marcos de formación síncronos, asíncronos e híbridos. SINGA también soporta diferentes esquemas de particionamiento de red neural para paralelizar el entrenamiento de grandes modelos, a saber, partición en la dimensión de lote, dimensión de entidad o partición híbrida.
Audiencia
Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Apache SINGA como un marco de aprendizaje profundo.
Después de completar este curso, los delegados:
entender la estructura y los mecanismos de implementación de SINGA
ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
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