Corso di formazione Torch for Machine and Deep Learning

Codice del corso

Torch

Durata

21 ore (generalmente 3 giorni pause incluse)

Requisiti

  • Programming experience in any language.
  • A general familiarity with C/C++ helps.
  • An interest in Artificial Intelligence (AI).

Audience

  • Software developers and programmers wishing to enable Machine and Deep Learning within their applications

Overview

Torch è una libreria di apprendimento automatico open source e un framework di calcolo scientifico basato sul Lua programmazione Lua . Fornisce un ambiente di sviluppo per la numerica, l'apprendimento automatico e la visione artificiale, con particolare enfasi sull'apprendimento profondo e sulle reti convoluzionali. È uno dei framework più veloci e flessibili per Machine e Deep Learning ed è utilizzato da aziende come Facebook , Go ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel e molti altri.

In questo training dal vivo con istruttore, copriamo i principi di Torch , le sue caratteristiche uniche e come può essere applicato in applicazioni del mondo reale. Eseguiamo numerosi esercizi pratici per tutto il tempo, dimostrando e praticando i concetti appresi.

Entro la fine del corso, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle caratteristiche e delle capacità sottostanti di Torch , nonché del suo ruolo e contributo all'interno dello spazio AI rispetto ad altri framework e librerie. I partecipanti avranno inoltre ricevuto le pratiche necessarie per implementare Torch nei propri progetti.

    Formato del corso

    • Panoramica di Machine e Deep Learning
    • Esercitazioni di codifica e integrazione in classe
    • Testare le domande sparse lungo il percorso per verificare la comprensione

    Machine Translated

    Struttura del corso

    Introduction to Torch

    • Like NumPy but with CPU and GPU implementation
    • Torch's usage in machine learning, computer vision, signal processing, parallel processing, image, video, audio and networking

    Installing Torch

    • Linux, Windows, Mac
    • Bitmapi and Docker

    Installing Torch Packages

    • Using the LuaRocks package manager

    Choosing an IDE for Torch

    • ZeroBrane Studio
    • Eclipse plugin for Lua

    Working with the Lua Scripting Language and LuaJIT

    • Lua's integration with C/C++
    • Lua syntax: datatypes, loops and conditionals, functions, functions, tables, and file i/o.
    • Object orientation and serialization in Torch
    • Coding exercise

    Loading a Dataset in Torch

    • MNIST
    • CIFAR-10, CIFAR-100
    • Imagenet

    Machine Learning in Torch

    • Deep Learning
      • Manual feature extraction vs convolutional networks
    • Supervised and Unsupervised Learning
      • Building a neural network with Torch
    • N-dimensional arrays

    Image Analysis with Torch

    • Image package
    • The Tensor library

    Working with the REPL Interpreter

    Working with Databases

    Networking and Torch

    GPU Support in Torch

    Integrating Torch

    • C, Python, and others

    Embedding Torch

    • iOS and Android

    Other Frameworks and Libraries

    • Facebook's optimized deep-learning modules and containers

    Creating Your Own Package

    Testing and Debugging

    Releasing Your Application

    The Future of AI and Torch

    Summary and Conclusion

    Recensioni

    ★★★★★
    ★★★★★

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