OpenNN: Implementacja sieci neuronowych

Opis

Szkolenie koncentruje się na praktycznej implementacji sieci neuronowych z wykorzystaniem biblioteki OpenNN. Program obejmuje projektowanie, trenowanie i optymalizację modeli neuronowych w środowisku C++. Warsztaty łączą teoretyczne podstawy z intensywnym programowaniem, pozwalając uczestnikom zdobyć praktyczne umiejętności w tworzeniu wydajnych rozwiązań deep learning.

Profil uczestnika

• Programiści C++ zainteresowani implementacją sieci neuronowych
• Inżynierowie ML poszukujący wydajnych rozwiązań
• Deweloperzy systemów wbudowanych
• Specjaliści optymalizacji wydajności ML
• Programiści aplikacji czasu rzeczywistego
• Inżynierowie systemów przemysłowych

Agenda

1. Wprowadzenie do OpenNN
• Architektura biblioteki
• Konfiguracja środowiska
• Podstawowe komponenty
• Zarządzanie danymi
2. Implementacja modeli
• Projektowanie architektury sieci
• Definiowanie warstw
• Funkcje aktywacji
• Inicjalizacja parametrów
3. Trening i optymalizacja
• Algorytmy treningu
• Funkcje straty
• Regularyzacja
• Strategie optymalizacji
4. Wdrożenie produkcyjne
• Integracja z aplikacjami
• Optymalizacja wydajności
• Testowanie modeli
• Monitoring produkcyjny

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczne umiejętności implementacji sieci neuronowych w języku C++ z wykorzystaniem biblioteki OpenNN. Nauczy się projektować i optymalizować architektury sieci neuronowych pod kątem konkretnych zastosowań. Pozna techniki efektywnego treningu modeli z uwzględnieniem ograniczeń sprzętowych. Będzie potrafił integrować modele neuronowe z istniejącymi systemami produkcyjnymi. Rozwinie umiejętność debugowania i profilowania wydajności implementacji deep learning. Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach w tworzeniu wydajnych rozwiązań AI.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość C++
• Podstawy sieci neuronowych
• Znajomość algebry liniowej
• Doświadczenie w optymalizacji kodu

Zagadnienia

• Architektura OpenNN
• Implementacja warstw neuronowych
• Funkcje aktywacji
• Algorytmy treningu
• Regularyzacja modeli
• Optymalizacja wydajności
• Profilowanie kodu
• Integracja systemowa
• Testing modeli
• Monitoring wydajności
• Debugowanie
• Best practices

Poznaj naszą firmę