Los cursos de capacitación de Apache SINGA en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de debates interactivos y prácticas prácticas los fundamentos y temas avanzados de Apache SINGA. El entrenamiento Apache SINGA está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Boston o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Boston. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MA, Boston - Federal Street
101 Federal Street Suite 1900, Boston, united states, 02110
La oficina en Federal Street en Boston es un complejo de oficinas recientemente renovado ubicado en el corazón del distrito ...
La oficina en Federal Street en Boston es un complejo de oficinas recientemente renovado ubicado en el corazón del distrito financiero, a solo una cuadra de la calle Congress. Basada en los pisos 16 y 19, la oficina ofrece vistas espectaculares de la ciudad. Las finanzas y el turismo son algunos de los negocios principales en la capital estatal, que es la ciudad más grande de Nueva Inglaterra. Con sus numerosos colegios y universidades, Boston también es considerada un centro internacional de educación superior, con estudiantes que contribuyen con más de $4 mil millones a la economía anualmente. Tiene una sólida reputación en medicina, biotecnología e investigación. Se encuentra entre los primeros 20 centros financieros globales y es número uno en innovación. Boston también tiene un puerto histórico que apoya el turismo, la industria y la pesca.
SINGA es una plataforma de aprendizaje profundo distribuida para la formación de grandes modelos de aprendizaje profundo sobre grandes conjuntos de datos. Está diseñado con un modelo de programación intuitivo basado en la abstracción de capas. Se admite una variedad de modelos populares de aprendizaje profundo, a saber, los modelos de feed-forward que incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), modelos energéticos como la máquina Boltzmann restringida (RBM) y redes neuronales recurrentes (RNN). Muchas capas integradas se proporcionan para los usuarios. La arquitectura de SINGA es lo suficientemente flexible como para ejecutar marcos de formación síncronos, asíncronos e híbridos. SINGA también soporta diferentes esquemas de particionamiento de red neural para paralelizar el entrenamiento de grandes modelos, a saber, partición en la dimensión de lote, dimensión de entidad o partición híbrida.
Audiencia
Este curso está dirigido a investigadores, ingenieros y desarrolladores que buscan utilizar Apache SINGA como un marco de aprendizaje profundo.
Después de completar este curso, los delegados:
entender la estructura y los mecanismos de implementación de SINGA
ser capaz de llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
ser capaz de evaluar la calidad del código, realizar depuración,
ser capaz de implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, términos de inclusión, gráficos de construcción y registro
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