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Programa del Curso
Introducción a OpenNN, Machine Learning y Deep Learning
Descargando OpenNN
Trabajar con Neural Designer
- Uso de Neural Designer para análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos
OpenNN Arquitectura
- Paralelización de CPU
OpenNN Clases
- Conjunto de datos, red neuronal, índice de pérdida, estrategia de entrenamiento, selección de modelos, análisis de pruebas
- Plantillas vectoriales y matriciales
Creación de una aplicación de red neuronal
- Elegir una red neuronal adecuada
- Formulación del problema variacional (índice de pérdida)
- Resolver el problema de optimización de funciones reducidas (estrategia de entrenamiento)
Trabajar con conjuntos de datos
- La matriz de datos (columnas como variables y filas como instancias)
Tareas de aprendizaje
- Regresión de funciones
- Reconocimiento de patrones
Compilar con QT Creator
Integración, prueba y depuración de la aplicación
El futuro de las redes neuronales y OpenNN
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Una comprensión de los conceptos de ciencia de datos
- La experiencia de programación C ++ es útil
14 horas