Apache SINGA Schulungen

Apache SINGA Schulungen

Lokale, instruktorierte Live-Apache SINGA-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktizieren die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen von Apache SINGA Apache SINGA Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.

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Erfahrungsberichte

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SINGA Kurspläne

Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
21 hours
Überblick
SINGA ist eine allgemeine verteilte Deep-Learning-Plattform zum Trainieren großer Deep-Learning-Modelle über große Datenmengen. Es wurde mit einem intuitiven Programmiermodell entwickelt, das auf der Ebenenabstraktion basiert. Es wird eine Vielzahl gängiger Deep-Learning-Modelle unterstützt, darunter Feed-Forward-Modelle, einschließlich faltungsbezogener neuronaler Netze (CNN), Energiemodelle wie der eingeschränkten Boltzmann-Maschine (RBM) und wiederkehrender neuronaler Netze (RNN). Viele integrierte Ebenen werden für Benutzer bereitgestellt. Die SINGA-Architektur ist flexibel genug, um synchrone, asynchrone und hybride Trainings-Frameworks auszuführen. SINGA unterstützt auch verschiedene Partitionierungsschemata für neuronale Netze, um das Training großer Modelle zu parallelisieren, nämlich Partitionierung nach Batch-Dimension, Feature-Dimension oder Hybrid-Partitionierung.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Apache SINGA als Deep-Learning-Framework einsetzen Apache SINGA .

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:

- Verstehen der Struktur und der Bereitstellungsmechanismen von SINGA
- in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
- in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
- in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren
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