Cursos de Dominando Apache SINGA

Algunos de nuestros clientes

Código del Curso

singa

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Ninguna 

Descripción General

SINGA es una plataforma de aprendizaje profundo distribuida para la formación de grandes modelos de aprendizaje profundo sobre grandes conjuntos de datos. Está diseñado con un modelo de programación intuitivo basado en la abstracción de capas. Se admite una variedad de modelos populares de aprendizaje profundo, a saber, los modelos de feed-forward que incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), modelos energéticos como la máquina Boltzmann restringida (RBM) y redes neuronales recurrentes (RNN). Muchas capas integradas se proporcionan para los usuarios. La arquitectura de SINGA es lo suficientemente flexible como para ejecutar marcos de formación síncronos, asíncronos e híbridos. SINGA también soporta diferentes esquemas de particionamiento de red neural para paralelizar el entrenamiento de grandes modelos, a saber, partición en la dimensión de lote, dimensión de entidad o partición híbrida.

Audiencia

Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Apache SINGA como un marco de aprendizaje profundo.

Después de completar este curso, los delegados:

  • entender la estructura y los mecanismos de implementación de SINGA
  • ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
  • ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
  • ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro

Programa del Curso

Introducción

Instalación

Inicio rápido

Programación

  • NeuralNet
    • Capa
    • Param
  • Tren a la venta
  • Actualizador

Entrenamiento Distribuido

Preparación de datos

Punto de control y reanudación

Enlace de Python

Prueba de rendimiento y extracción de características

Entrenamiento en GPU

Ejemplos

  • Modelos de feed-forward
    • CNN
    • MLP
  • RBM + Auto-encoder
  • RNN de vainilla para el modelado del lenguaje
  • Char-RNN

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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