${message}

${message}

Этот двухдневный курс является базовым введением в методы глубокого обучения. На различных примерах будут разбираться особенности работы и обучения глубоких нейронных сетей, а также обсуждаться различные реализации архитектур как сверточных так и рекуррентных глубоких нейронных сетей.

Код тренинга: MLDL

Продолжительность тренинга - 2 дня

Даты проведения курса:   14 - 15 апреля 2020 г.

Время проведения: 10:00-18:00

Перерыв 13:00-14:00

Предварительная подготовка: MATLAB для профессионалов (MLBE) или эквивалентный опыт использования MATLAB. 

Из-за специфики обучения тренинги проводятся только очно в специально оборудованном классе.


Основные темы курса:

  • Передача обучения для классификации изображений;
  • Интерпретация поведения сети;
  • Создание нейронной сети;
  • Обучение сети;
  • Повышение производительности сети;
  • Выполнение регрессии изображения;
  • Детектирование объекта на изображении;
  • Рекуррентные сети;
  • Введение в генерацию кода.


Предварительная программа курса*

День 1

Модуль 1. Передача обучения для классификации изображений.

  • Предобученные сети;
  • Предобработка изображений;
  • Управление базой данных изображений;
  • Передача обучения.

Модуль 2. Интерпретация поведения сети.

  • Активации в глубоких сверточных сетях;
  • Извлечение характеристик;
  • Машинное обучение.

Модуль 3. Создание нейронной сети.

  • Создание и сборка слоев;
  • 2-D свертка;
  • Просмотри и использование фильтров.

Модуль 4. Обучение сети.

  • Обучение сети;
  • Мониторинг процесса обучения;
  • Валидация.


День 2

Модуль 5. Повышение производительности сети.

  • Настройка опций обучения;
  • Аугментация изображений;
  • Направленный ациклический граф.

Модуль 6. Выполнение регрессии изображения.

  • Регрессия изображений;
  • Передача обучения для регрессии;
  • Оценка регрессионной сети.

Модуль 7. Детектирование объекта на изображении.

  • Выделение региона для детектирования объекта;
  • Выделение регионов на основе сверточных нейронных сетей;
  • Использование R-CNN.

Модуль 8. Рекуррентные сети.

  • Архитектура LSTM нейрона;
  • Слои рекуррентных сетей;
  • Настройка LSTM сети;
  • Обработки текста;
  • Обработка звука.

Модуль 9. Введение в генерацию кода. 

  • Генерация C/C++ кода;
  • Генерация GPU кода;
  • Генерация кода для глубоких сетей на различные целевые платформы.


* Программа курса будет скорректирована послу выхода релиза ПО


Стоимость курса - 24 000 рублей*. Оплата после регистрации. Оплата возможна как от физ. лиц, так и от организаций. 

Контакты для связи: 
training@exponenta.ru 
+7(495)009-65-85

*Цены действительны только при стандартных условиях продажи ЦИТМ Экспонента резидентам РФ. При отклонении от стандартного договора, стоимость может быть изменена. Образец договора предоставляется после заполнения заявки(регистрации).

Поделиться
14 апреля
Вторник
Москва

10:00

4месяца до начала

Адрес

Полная карта

г. Москва, 2-й Южнопортовый проезд, д. 31, стр. 4

Спикеры

Артем Багров Артем Багров

Артем Багров

Инженер ЦИТМ Экспонента, к.т.н. В 2004 году окончил МГУ им. Ломоносова, в 2008 защитил кандидатскую диссертацию. Работает в компании с 2010 года. Специализируется на технических вычислениях и мат. моделировании.

Задать вопрос