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 Santiago o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Santiago. NobleProg: su proveedor local de capacitación
El centro tiene su propio estacionamiento subterráneo seguro y está protegido 24 horas con circuito cerrado de televisión...
El centro tiene su propio estacionamiento subterráneo seguro y está protegido 24 horas con circuito cerrado de televisión. Está a sólo unos minutos caminando desde la estación de metro subterránea. El aeropuerto Internacional Arturo Benítez Meriono está a 26 km de distancia.
El Centro Vitacura, en Santiago esta ubicado en el piso 15 de uno de los edificios más nuevos de gran altura en la ciudad, s...
El Centro Vitacura, en Santiago esta ubicado en el piso 15 de uno de los edificios más nuevos de gran altura en la ciudad, situado cerca de El Bosque, un distrito de negocios atractivo y residencial, y junto al World Trade Center de Santiago. El centro tiene su propia barra de café y estacionamiento subterráneo vigilado. Hay buenas conexiones de transporte público, y el aeropuerto internacional está a 40 minutos en auto.
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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