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課程簡介
Torch簡介
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與 NumPy 類似,但具有 CPU 和 GPU 實現
Torch在機器學習、計算機視覺、信號處理、並行處理、圖像、視頻、音訊和網路中的應用
安裝 Torch
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Linux、Windows、Mac
Bitmapi 和 Docker
安裝 Torch 套件
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使用 LuaRocks 包管理器
為 Torch 選擇 IDE
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ZeroBrane Studio(澤羅布蘭一室公寓)
Lua 的 Eclipse 外掛程式
使用 Lua 腳本語言和 LuaJIT
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Lua 與 C/C++ 的整合
Lua 語法:數據類型、循環和條件、函數、函數、表和檔 I/O。
Torch 中的面向物件和序列化
編碼練習
在 Torch 中載入數據集
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MNIST
CIFAR-10、CIFAR-100
圖像網
機器學習 Torch
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Deep Learning
手動特徵提取與卷積網路
使用 REPL 解釋器
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使用 Database
網络和 Torch
Torch 中的 GPU 支援
集成 Torch
C、Python等
嵌入 Torch
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iOS 和 Android
其他框架和庫
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Facebook優化的深度學習模組和容器
創建自己的包
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測試和調試
發佈應用程式
人工智慧的未來和 Torch
總結和結論
最低要求
- Programming 任何語言的經驗。
- 對 C/C++ 的一般熟悉會有所説明。
- 對人工智慧 (AI) 感興趣。
觀眾
- 希望在其應用程式中啟用 Machine 和 Deep Learning 的軟體開發人員和程式師
21 時間:
客戶評論 (4)
The teacher addressed many relevant topics for clean coding with practical examples.
Ben van Oeveren - Movella
Course - Clean Code
在“現實生活”的例子中展示了大量的實踐知識。
Kamil - Streamsoft Kraków
Course - Java Advanced
機器翻譯
定期推送更改,因為在第 3 天我開始比以前更迷茫,並且更難快速發現錯誤,我能夠快速查看最新的更改並及時瞭解材料
Paulina
Course - Advanced Java Security
機器翻譯
Very good knowledge and character.