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        DeepLearning4J for Image Recognition培訓

         
           班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
               每期人數限3到5人。
           上課時間和地點
        上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
        最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日....
           實驗設備
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           質量保障

                1、可免費在以后培訓班中重聽;
                2、免費提供課后技術支持,保障培訓效果。
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

        課程大綱
         

        Getting Started

        Quickstart: Running Examples and DL4J in Your Projects
        Comprehensive Setup Guide
        Convolutional Neural Networks

        Convolutional Net Introduction
        Images Are 4-D Tensors?
        ConvNet Definition
        How Convolutional Nets Work
        Maxpooling/Downsampling
        DL4J Code Sample
        Other Resources
        Datasets

        Datasets and Machine Learning
        Custom Datasets
        CSV Data Uploads
        Scaleout

        Iterative Reduce Defined
        Multiprocessor / Clustering
        Running Worker Nodes
        Advanced DL2J

        Build Locally From Master
        Use the Maven Build Tool
        Vectorize Data With Canova
        Build a Data Pipeline
        Run Benchmarks
        Configure DL4J in Ivy, Gradle, SBT etc
        Find a DL4J Class or Method
        Save and Load Models
        Interpret Neural Net Output
        Visualize Data with t-SNE
        Swap CPUs for GPUs
        Customize an Image Pipeline
        Perform Regression With Neural Nets
        Troubleshoot Training & Select Network Hyperparameters
        Visualize, Monitor and Debug Network Learning
        Speed Up Spark With Native Binaries
        Build a Recommendation Engine With DL4J
        Use Recurrent Networks in DL4J
        Build Complex Network Architectures with Computation Graph
        Train Networks using Early Stopping
        Download Snapshots With Maven
        Customize a Loss Function

         
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