Plan du cours

Installation

  • Docker
  • Ubuntu
  • Installation RHEL / CentOS / Fedora
  • Fenêtres

Vue d'ensemble Caffe

  • Réseaux, couches et blocs : l'anatomie d'un modèle Caffe.
  • Forward / Backward : les calculs essentiels des modèles de composition en couches.
  • Perte : la tâche à apprendre est définie par la perte.
  • Solveur : le solveur coordonne l'optimisation du modèle.
  • Catalogue de couches : la couche est l'unité fondamentale de modélisation et de calcul - le catalogue de Caffe comprend des couches pour les modèles les plus récents.
  • Interfaces : ligne de commande, Python et MATLAB Caffe.
  • Données : comment caféiner des données pour l'entrée du modèle.
  • Convolution Caffeinée : comment Caffe calcule les convolutions.

Nouveauxmodèles et nouveau code

  • Détection avec R-CNN rapide
  • Séquences avec LSTMs et Vision + Langage avec LRCN
  • Prédiction par pixel avec FCN
  • Conception du cadre et avenir

Exemples :

  • MNIST

Pré requis

Aucun

  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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