Formation OpenNN: Mise en Oeuvre de Réseaux Neurone

Nos clients

Code formation

OpenNN

Durée

14 heures (généralement 2 jours pauses comprises)

Pré requis

  • An understanding of data science concepts
  • C++ programming experience is helpful

Audience

  • Software developers and programmers wishing to create Deep Learning applications.

Aperçu

OpenNN est une bibliothèque de classes open-source écrite en C ++ qui implémente des réseaux de neurones, pour une utilisation en apprentissage automatique.

Dans ce cours, nous allons passer en revue les principes des réseaux de neurones et utiliser OpenNN pour implémenter un exemple d'application.

Public
Les développeurs de logiciels et les programmeurs souhaitant créer des applications d'apprentissage approfondi.

Format du cours
Lecture et discussion associées à des exercices pratiques.

Machine Translated

Plan du cours

Introduction to OpenNN, Machine Learning and Deep Learning

Downloading OpenNN

Working with Neural Designer

  • Using Neural Designer for descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive analytics

OpenNN architecture

  • CPU parallelization

OpenNN classes

  • Data set, neural network, loss index, training strategy, model selection, testing analysis
  • Vector and matrix templates

Building a neural network application

  • Choosing a suitable neural network
  • Formulating the variational problem (loss index)
  • Solving the reduced function optimization problem (training strategy)

Working with datasets

  • The data matrix (columns as variables and rows as instances)

Learning tasks

  • Function regression
  • Pattern recognition

Compiling with QT Creator

Integrating, testing and debugging your application

The future of neural networks and OpenNN

Summary and conclusion

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