Online oder vor Ort durchgeführte Live-Schulungen zu Apache SINGA vermitteln durch interaktive Diskussionen und praktische Übungen die Grundlagen und fortgeschrittenen Themen von Apache SINGA.
Apache SINGA-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" verfügbar. Das Online-Live-Training (auch "Remote-Live-Training" genannt) wird über einen interaktiven, Remote-Desktop durchgeführt. Onsite-Live-Training kann vor Ort beim Kunden in Innsbruck oder in den NobleProg Corporate Training Centern in Innsbruck durchgeführt werden.
NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
NobleProg Innsbruck
Valiergasse 58, Innsbruck, Austria, 6020
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Valiergasse 58 in...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Valiergasse 58 in Innsbruck und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Hauptbahnhofs, die Autobahnen A12 und A13 sind gut erreichbar.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
SINGA ist eine allgemeine verteilte Deep-Learning-Plattform zum Trainieren großer Deep-Learning-Modelle über große Datenmengen. Es wurde mit einem intuitiven Programmiermodell entwickelt, das auf der Ebenenabstraktion basiert. Es wird eine Vielzahl gängiger Deep-Learning-Modelle unterstützt, darunter Feed-Forward-Modelle, einschließlich faltungsbezogener neuronaler Netze (CNN), Energiemodelle wie der eingeschränkten Boltzmann-Maschine (RBM) und wiederkehrender neuronaler Netze (RNN). Viele integrierte Ebenen werden für Benutzer bereitgestellt. Die SINGA-Architektur ist flexibel genug, um synchrone, asynchrone und hybride Trainings-Frameworks auszuführen. SINGA unterstützt auch verschiedene Partitionierungsschemata für neuronale Netze, um das Training großer Modelle zu parallelisieren, nämlich Partitionierung nach Batch-Dimension, Feature-Dimension oder Hybrid-Partitionierung. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Forscher, Ingenieure und Entwickler, die Apache SINGA als Deep-Learning-Framework einsetzen Apache SINGA . Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
Verstehen der Struktur und der Bereitstellungsmechanismen von SINGA
in der Lage sein, Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen auszuführen
in der Lage sein, die Codequalität zu bewerten, Fehler zu beheben und zu überwachen
in der Lage sein, fortgeschrittene Produktionsmethoden wie Trainingsmodelle, das Einbetten von Begriffen, das Erstellen von Grafiken und das Protokollieren zu implementieren