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Plan du cours
Installation
- Docker
- Ubuntu
- Installation RHEL / CentOS / Fedora
- Fenêtres
Vue d'ensemble Caffe
- Réseaux, couches et blocs : l'anatomie d'un modèle Caffe.
- Forward / Backward : les calculs essentiels des modèles de composition en couches.
- Perte : la tâche à apprendre est définie par la perte.
- Solveur : le solveur coordonne l'optimisation du modèle.
- Catalogue de couches : la couche est l'unité fondamentale de modélisation et de calcul - le catalogue de Caffe comprend des couches pour les modèles les plus récents.
- Interfaces : ligne de commande, Python et MATLAB Caffe.
- Données : comment caféiner des données pour l'entrée du modèle.
- Convolution Caffeinée : comment Caffe calcule les convolutions.
Nouveauxmodèles et nouveau code
- Détection avec R-CNN rapide
- Séquences avec LSTMs et Vision + Langage avec LRCN
- Prédiction par pixel avec FCN
- Conception du cadre et avenir
Exemples :
- MNIST
Pré requis
Aucun
21 heures
Nos Clients témoignent (1)
The hands-on approach