Course Code

singa

Duration

21 hours (usually 3 days including breaks)

Requirements

None

Overview

SINGA є загальнопоширеною платформою для глибокого навчання для підготовки великих моделей глибокого навчання на великих наборах даних. Він розроблений з інтуїтивною моделлю програмування на основі абстракції шарів. Підтримуються різноманітні популярні моделі глибокого навчання, а саме моделі перенаправлення, включаючи згорткові нейронні мережі (CNN), енергетичні моделі, такі як обмежена машина Больцмана (RBM), і рекурентні нейронні мережі (RNN). Для користувачів передбачено багато вбудованих шарів. Архітектура SINGA є досить гнучким для виконання синхронних, асинхронних і гібридних кадрів навчання. SINGA також підтримує різні схеми розділення нейронних мереж для паралелізації підготовки великих моделей, а саме розбиття на вимір партії, розмірності функцій або гібридного розбиття.

Аудиторія

Цей курс спрямований на дослідників, інженерів і розробників, які прагнуть використовувати Apache SINGA як глибоку структуру навчання.

Після завершення цього курсу делегати:

розуміти структуру та механізми розгортання SINGA
вміти виконувати завдання встановлення / виробничого середовища / архітектури та конфігурації
вміти оцінювати якість коду, виконувати налагодження, моніторинг
мати можливість впроваджувати передові технології, такі як навчальні моделі, терміни вбудовування, побудова графіків і ведення журналу

Machine Translated

Course Outline

Introduction

Installation

Quick Start

Programming

NeuralNet
- Layer
- Param
TrainOneBatch
Updater

Distributed Training

Data Preparation

Checkpoint and Resume

Python Binding

Performance test and Feature extraction

Training on GPU

Examples

Feed-forward models
- CNN
- MLP
RBM + Auto-encoder
Vanilla RNN for language modelling
Char-RNN

Testimonials

★★★★★

Це було дуже інтерактивним і більш розслабленим і неформальним, ніж очікувалося. Ми розглянули багато тем в той час, і тренер завжди сприйнятливі говорити більш докладно або в цілому про теми і як вони були пов'язані. Я відчуваю, що навчання дав мені інструменти, щоб продовжити навчання на відміну від його час одного сеансу, де навчання зупиняється, як тільки ви закінчили, що дуже важливо з огляду на масштаби і складність теми.

Jonathan Blease

Course:Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

Machine Translated

Тема дуже цікава.

Wojciech Baranowski

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Тренери теоретичні знання і готовність вирішувати проблеми з учасниками після навчання.

Grzegorz Mianowski

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Тему. Дуже цікаво!.

Piotr

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Вправи після кожної теми були дуже корисними, незважаючи на те, що були занадто складні в кінці. Загалом, представлений матеріал був дуже цікавим і за участю! Вправи з розпізнаванням зображення були великими.

Dolby Poland Sp. z o.o.

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Я думаю, що якщо тренінг буде зроблено польською це дозволить тренеру поділитися своїми знаннями більш ефективними.

Radek

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Глобальний огляд глибокого навчання.

Bruno Charbonnier

Course:Advanced Deep Learning

Machine Translated

Вправи достатньо практичні і не потребують високих знань з Python .

Alexandre GIRARD

Course:Advanced Deep Learning

Machine Translated

Виконання вправ на реальних прикладах за допомогою епох. Італія повністю розуміла наші очікування щодо цього навчання.

Paul Kassis

Course:Advanced Deep Learning

Machine Translated

Суб'єкта. Здавалося цікавим, але я залишив знання не набагато більше, ніж раніше.

Radoslaw Labedzki

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Мені подобалося, що цей курс мав дуже цікаву тематику.

Wojciech Wilk

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Ми отримали набагато більше розуміння в питанні. Деякі цікаві дискусії були зроблені з деякими реальними предметами в нашій компанії.

Sebastiaan Holman

Course:Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Навчання дало правильну основу, яка дозволяє нам далі розширюватися, показуючи, як теорія та практика йдуть рука об руку. Це насправді мене більше зацікавило цю тему, ніж я раніше.

Jean-Paul van Tillo

Course:Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Мені дуже сподобався охоплення і глибину теми.

Anirban Basu

Course:Machine Learning and Deep Learning

Machine Translated

Глибокі знання тренера про тему.

Sebastian Görg

Course:Introduction to Deep Learning

Machine Translated

Дуже гнучким.