Cursos de Deeplearning4j

Deeplearning4j es la primera biblioteca de aprendizaje profundo, de código abierto y de código abierto, escrita para Java y Scala.

Programas de los Cursos de Deeplearning4j

Código Nombre Duración Información General
w2vdl4j NLP con Deeplearning4j 14 horas Deeplearning4j es una biblioteca de código abierto y de aprendizaje profundo escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPUs y CPU distribuidas. Word2Vec es un método de computación de representaciones vectoriales de palabras introducidas por un equipo de investigadores de Google liderado por Tomas Mikolov. Audiencia Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4J para construir modelos Word2Vec. Empezando Ejemplos de DL4J en unos pocos pasos sencillos Uso de DL4J en sus propios proyectos: Configuración del archivo POM.xml Word2Vec Introducción Embellecimientos de palabras neuronales Amusing Word2vec Resultados el código Anatomía de Word2Vec Configuración, carga y tren Un ejemplo de código Solución de problemas y ajuste Word2Vec Casos de uso de Word2vec Idiomas extranjeros GloVe (vectores globales) y Doc2Vec
dl4jir DeepLearning4J para el Reconocimiento de Imágenes 21 horas Deeplearning4j es un software Open-Source Deep-Learning para Java y Scala en Hadoop y Spark. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar DeepLearning4J en sus proyectos de reconocimiento de imágenes. Empezando Inicio rápido: Ejecución de ejemplos y DL4J en sus proyectos Guía de configuración completa Redes Neuronales Convolucionales Introducción a la red convolucional Las imágenes son 4-D Tensors? Definición de ConvNet Cómo funcionan las redes convolucionales Maxpooling / Downsampling DL4J Ejemplo de código Otros recursos Conjuntos de datos Conjuntos de datos y aprendizaje de máquinas Conjuntos de datos personalizados Cargas de datos CSV Poner a escala Reducir Iterativo Definido Multiprocesador / Clustering Ejecución de los nodos de los trabajadores Advanced DL2J Construir localmente desde Master Utilizar la herramienta Maven Build Vectorizar datos con Canova Construir una tubería de datos Ejecutar puntos de referencia Configurar DL4J en Ivy, Gradle, SBT, etc Buscar una clase o método DL4J Guardar y cargar modelos Interpretar la salida neural de la red Visualice los datos con t-SNE Swap CPUs para GPUs Personalizar un pipeline de imagen Realizar la regresión con redes neuronales Solucionar problemas de formación y seleccionar hiperparámetros de red Visualice, monitoree y depure el aprendizaje en red Acelerar la chispa con binarios nativos Construir un motor de recomendación con DL4J Utilizar redes recurrentes en DL4J Construya arquitecturas complejas de la red con el gráfico de la computación Redes de trenes que usan detención temprana Descargar Snapshots With Maven Personalizar una función de pérdida
dl4j Dominando Deeplearning4j 21 horas Deeplearning4j es la primera biblioteca de aprendizaje profundo, de código abierto y de código abierto, escrita para Java y Scala. Integrado con Hadoop y Spark, DL4J está diseñado para ser utilizado en entornos empresariales en GPUs y CPU distribuidas. Audiencia Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Deeplearning4j en sus proyectos. Después de este curso, los delegados podrán: Empezando Inicio rápido: Ejecución de ejemplos y DL4J en sus proyectos Guía de configuración completa Introducción a las redes neuronales Máquinas restringidas de Boltzmann Redes Convolucionales (ConvNets) Unidades de Memoria a Corto Plazo (LSTM) Denoising Autoencoders Redes Neurales Multicapa Red de creencias profundas AutoEncoder Profundo Autoencoders apilados Denoising Tutoriales Uso de redes recurrentes en DL4J Tutorial de MNIST DBN Iris Flower Tutorial Canova: Vectorization Lib for ML Tools Actualizadores Neuronales: SGD, Adam, Adagrad, Adadelta, RMSProp Conjuntos de datos Conjuntos de datos y aprendizaje de máquinas Conjuntos de datos personalizados Cargas de datos CSV Poner a escala Reducir Iterativo Definido Multiprocesador / Clustering Ejecución de los nodos de los trabajadores Texto Marco NLP de DL4J Word2vec para Java y Scala Análisis Textual y DL Bolsa de palabras Sentencia y segmentación de documentos Tokenization Caché de Vocab Advanced DL2J Construir localmente desde Master Contribuir a DL4J (Guía para desarrolladores) Elija una red neuronal Utilizar la herramienta Maven Build Vectorizar datos con Canova Construir una tubería de datos Ejecutar puntos de referencia Configurar DL4J en Ivy, Gradle, SBT, etc Buscar una clase o método DL4J Guardar y cargar modelos Interpretar la salida neural de la red Visualice los datos con t-SNE Swap CPUs para GPUs Personalizar un pipeline de imagen Realizar la regresión con redes neuronales Solucionar problemas de formación y seleccionar hiperparámetros de red Visualice, monitoree y depure el aprendizaje en red Acelerar la chispa con binarios nativos Construir un motor de recomendación con DL4J Utilizar redes recurrentes en DL4J Construya arquitecturas complejas de la red con el gráfico de la computación Redes de trenes que usan detención temprana Descargar Snapshots With Maven Personalizar una función de pérdida

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