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Schulungsübersicht
Grundlagen des maschinellen Lernens und des rekursiven Neural Networks (RNN).
- NN- und RNN-Backprogation Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)
TensorFlow Grundlagen
- Erstellen, Initialisieren, Speichern und Wiederherstellen von TensorFlow Variablen. Zuführen, Lesen und Vorladen von TensorFlow Daten. Verwendung der TensorFlow Infrastruktur zum Trainieren von Modellen im großen Maßstab. Visualisieren und Bewerten von Modellen mit TensorBoard
TensorFlow Mechanik 101
- Bereiten Sie die Daten-Download-Eingaben und Platzhalter vor
Einführung: Grundlegendes Servier-Tutorial, Erweitertes Servier-Tutorial, Servier-Inception-Modell-Tutorial
- ¹ Das Thema „Verwendung von GPUs“ für Fortgeschrittene ist nicht als Teil eines Fernkurses verfügbar. Dieses Modul kann während Präsenzkursen bereitgestellt werden, jedoch nur nach vorheriger Vereinbarung und nur, wenn sowohl der Trainer als auch alle Teilnehmer über Laptops mit unterstützten NVIDIA-GPUs verfügen, auf denen 64-Bit Linux installiert ist (nicht von NobleProg bereitgestellt). NobleProg kann die Verfügbarkeit von Trainern mit der erforderlichen Hardware nicht garantieren.
Voraussetzungen
- Statistics
- Python
- (optional) Ein Laptop mit NVIDIA-GPU, der CUDA 8.0 und cuDNN 5.1 unterstützt und auf dem ein 64-Bit-Linux installiert ist
21 Stunden