Curso de Deep Learning Neural Networks with Chainer
Chainer es un marco de código abierto basado en Python, creado para acelerar la investigación y la implementación de modelos de redes neuronales. Proporciona enfoques flexibles, eficientes y simplificados para desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
- Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
- Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Programa del Curso
Introducción
- Chainer vs Caffe vs Torch
- Descripción general de Chainer características y componentes
Empezar
- Comprender la estructura del entrenador
- Instalación de Chainer, CuPy y NumPy
- Definición de funciones en variables
Entrenamiento Neural Networks en Chainer
- Construcción de un grafo computacional
- Ejemplos de conjuntos de datos MNIST en ejecución
- Actualización de parámetros mediante un optimizador
- Procesamiento de imágenes para evaluar los resultados
Trabajar con GPUs en Chainer
- Implementación de redes neuronales recurrentes
- Uso de varios GPUs para la paralelización
Implementación de otros modelos de redes neuronales
- Definición de modelos RNN y ejemplos de ejecución
- Generación de imágenes con GAN convolucional profunda
- Ejemplos de ejecución Reinforcement Learning
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de las redes neuronales artificiales
- Familiaridad con los marcos de aprendizaje profundo (Caffe, Torch, etcétera).
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Investigadores de IA
- Desarrolladores
14 Horas
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Testimonios (4)
Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y agradable. Muy bien hecho.
Rick Johnson - Laramie County Community College
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El entrenador era un profesional en el campo del tema y relacionó excelentemente la teoría con la aplicación.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
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Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
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It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
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- Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
- Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
- Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
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- Understand and implement various Machine Learning algorithms.
- Prepare data and models for machine learning applications.
- Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
- Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
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- Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
- Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
- Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
- Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.
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