Curso de Aprendizaje Profundo para la Visión con Caffe

Código del Curso

caffe

Duración

21 horas (por lo general 3 días incluidas las pausas)

Requerimientos

Ninguna

Descripción General

Caffe es un marco de aprendizaje profundo hecho con expresión, velocidad y modularidad en mente.

Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando el MNIST como ejemplo

Audiencia

Este curso es adecuado para los investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco.

Después de completar este curso, los delegados podrán:

  • entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue
  • llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
  • implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro

Programa del Curso

Instalación

  • Estibador
  • Ubuntu
  • Instalación de RHEL / CentOS / Fedora
  • Ventanas

Información acerca de Caffe

  • Redes, Capas y Blobs: la anatomía de un modelo Caffe.
  • Forward / Backward: los cálculos esenciales de los modelos de composición en capas.
  • Pérdida: la tarea a ser aprendida es definida por la pérdida.
  • Solver: el solver coordina la optimización del modelo.
  • Catálogo de capa: la capa es la unidad fundamental de modelado y cálculo. El catálogo de Caffe incluye capas para modelos de última generación.
  • Interfaces: línea de comandos, Python y MATLAB Caffe.
  • Datos: cómo cafeína los datos para la entrada del modelo.
  • Caffeinated Convolution: cómo Caffe calcula las circunvoluciones.

Nuevos modelos y nuevo código

  • Detección con Fast R-CNN
  • Secuencias con LSTMs y Vision + Language con LRCN
  • Predicción Pixelwise con FCNs
  • Diseño del marco y futuro

Ejemplos:

  • MNIST

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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