深度学习mit MATLAB
程序安生和安融Kursbeschreibung
diesel zweitägige Kurs bietet eine umfangreiche Einführung in die Verwendung von Deep Learning Algorithmen mit MATLAB。我的神经系统，我的训练者和我的评价者。Die von Dozenten geleitete Schulung verwendet NVIDIA gpu, um das Training der neuronalen Netze zu beschleunigen。
Themenubersicht:
- 爱因勒森·冯·图片与序列
- 卷积神经网络(cnn)的分类，回归和在weiteren Bildanwendungen
- 长短期记忆(LSTM)网络的分类和序列
- Anpassung gegebener Netzwerkarchitekturen an neue Problemstellungen
- Anpassung von Trainingsparametern um Netzwerkperformance zu erhöhen
深度学习mit MATLAB widvonNVIDIA的深度学习研究所unterstutzt。Das Deep Learning-Institut bietet spezialisierte Schulungen an, die ebenfalls mit gpu arbeiten。信息你这样über die branchenspezifischen吸入和CUDA-Programmierkurse für fortgeschristtene。
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分类von Bildern mithillife vortrainierter neurneurer Netze
目标:卷积神经网络(CNNs)。Umtrainieren eines vortrainierten cnn(迁移学习)。
- Vortrainierte neuronale Netze
- 图像数据存储
- 转移学习
- Netzwerkevaluation
Funktionsweise神经学家Netze
目标:基于Zwischenergebnisse eines的可视化cnn。
- Abgreifen von Netzwerkaktivierungen
- Extrahieren von Merkmalen
Erzeugen neuraler Netzwerke
目标:Einblick in die Funktionsweise neuraler Netze and der verschiedenen Netzwerkschichten。
- 训练神经元
- Neuronale Netze
- Faltungen和Filter
训练神经元学家Netze
目标:Einblick in die Funktionsweise verschiedener training算法。培训选择和控制培训过程。
- Trainingsprozess
- 视觉训练
- Validierung des Ergebnisses
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Verbesserung der Netzwerk Performance
目标:训练算法，网络建筑，网络性能训练数据erhöhen。
- Trainingsparameter
- 增强数据存储
- 有向无环图(DAG) Netzwerke
回归
目标:Verwendung von CNNs zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer变量。
- 迁移学习für回归问题
- 回归计算
Verwendung von深度学习für计算机视觉
目标:Bildern的神经学家Netze zur Lokalisierung和Beschriftung von Objekten。
- Arbeitsablauf für Bildanwendungen
- Objekterkennung
Sequenzdaten的分类
目标:erzeeugen und trainieren rückgekoppelter neuronaler Netze zur Klassifikation von Zeit- und Meßreihen, sowie kategorialer Sequenzen。
- 长短期记忆(LSTM) Netzwerke
- Sequenzdaten的分类
- Vorverarbeitung von Sequenzdaten
- 分类序列(z.B.文本)
erzeeugen von Sequenzen
目标:Verwendung rückgekoppelter神经学家Netze zur Vorhersage von Sequenzen
- Sequence-to-Sequence学习
- Vorhersage von Sequenzdaten
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