Visão Geral

Curso Deep Learning with Apache MXNet. MXNet é uma biblioteca de Deep Learning flexível e de código aberto, popular para prototipagem e produção de pesquisa. Junto com a interface API Gluon de alto nível, o Apache MXNet é uma alternativa poderosa ao TensorFlow e PyTorch. Este Curso Deep Learning with Apache MXNet, é destinado a cientistas de dados que desejam usar o Apache MXNet para construir e implantar um modelo de aprendizagem profunda para reconhecimento de imagens.

Objetivo

Ao participar do Curso Deep Learning with Apache MXNet, os participantes aprenderão a:

• Instale e configure o Apache MXNet e seus componentes.
• Entenda a arquitetura e estruturas de dados do MXNet.
• Use APIs de baixo e alto nível do Apache MXNet para construir redes neurais com eficiência.
• Construa uma rede neural convolucional para classificação de imagens.

Publico Alvo

• Cientistas de dados

Pre-Requisitos

• Uma compreensão dos princípios de aprendizado de máquina
• Experiência de programação Python

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction

1. Apache MXNet vs PyTorch

Deep Learning Principles and the Deep Learning Ecosystem

1. Tensors, Multi-layer Perceptron, Convolutional Neural Networks, and Recurrent Neural Networks
2. Computer Vision vs Natural Language Processing

Overview of Apache MXNet Features and Architecture

1. Apache MXNet Compenents
2. Gluon API interface
3. Overview of GPUs and model parallelism
4. Symbolic and imperative programming

Setup

1. Choosing a Deployment Environment (On-Premise, Public Cloud, etc.)
2. Installing Apache MXNet

Working with Data

1. Reading in Data
2. Validating Data
3. Manipulating Data

Developing a Deep Learning Model

1. Creating a Model
2. Training a Model
3. Optimizing the Model