Les formations Torch

Les formations Torch

Les cours de formation de la torche en direct, dirigés par des instructeurs, démontrent par la pratique interactive des principes et des caractéristiques uniques de Torch, et comment il peut être appliqué dans les applications réelles.

La formation de torche est disponible en tant que «formation en direct sur place» ou «formation en direct à distance». Une formation en direct sur place peut être effectuée localement sur les locaux du client dans Belgique ou dans les centres de formation d’entreprise NobleProg en Belgique. La formation en direct à distance est effectuée au moyen d’un poste de travail interactif et distant.

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Plans de cours Torch

Nom du Cours
Durée
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21 hours
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Torch est une bibliothèque d'apprentissage automatique à code source ouvert et un framework informatique scientifique basé sur le Lua programmation Lua . Il fournit un environnement de développement pour la numérique, l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur, avec un accent particulier sur l'apprentissage en profondeur et les réseaux de convolution. Il est l' un des plus rapides et des cadres les plus flexibles pour la machine et l' Deep Learning en Facebook Go Deep Learning et est utilisé par des entreprises telles que Facebook , Go Ogle, Twitter, NVIDIA, AMD, Intel, et beaucoup d' autres.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, nous couvrons les principes de la Torch , ses caractéristiques uniques et son application possible dans des applications réelles. Nous effectuons de nombreux exercices pratiques tout au long de la démonstration et de la mise en pratique des concepts appris.

À la fin du cours, les participants auront une compréhension approfondie des fonctionnalités et des capacités sous-jacentes de Torch , ainsi que de son rôle et de sa contribution au sein de l'espace d'intelligence artificielle, par rapport à d'autres frameworks et bibliothèques. Les participants auront également reçu la pratique nécessaire pour mettre en œuvre Torch dans leurs propres projets.

Format du cours

- Vue d'ensemble de l' Deep Learning machine et en Deep Learning
- Exercices de codage et d'intégration en classe
- Questions de test semées le long du chemin pour vérifier la compréhension
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