iOS 的程式庫也要正式支援機器學習 ,看了一下 iOS Core ML 網頁說明,機器學習模型並不是在 iOS 裝置上訓練的,而是透過一個 Python 工具將目前熱門的深度學習開源工具 ( Karas、Caffe、scikit-learn 等 ) 訓練好的模型轉換給 iOS Core ML 使用,iOS Core ML 說明網頁也有提供幾個訓練好的模型供開發者測試 ( 例如可以辨識 205 種類別的影像演算法模型 )

除了 Apple 提供的模型,要如何訓練符合自己需求的深度學習的模型給 iOS Core ML 使用?對於這個技術有興趣,這個課程剛好可以符合你的需求

 

我會學到些什麼呢?

  • 以簡單而準確的方式描述深度學習
  • 解釋深入學習可以用來建構預測模型
  • 區分哪些實際應用可以從深度學習中受益
  • 要安裝和使用 Python 和 Keras 建構深入的學習模型
  • 應用深度學習來解決關於影像,文字,聲音,時間序列和表格數據的監督和非監督學習問題。
  • 建構,訓練和使用 fully connected,卷積和遞歸神經網路
  • 無懼地觀察深入學習模型的內部結構,並具有調整其參數的能力
  • 使用 GPU 在雲端中訓練和運行模型
  • 估算大型模型的訓練費用
  • 重新使用預先訓練的模型來減少訓練時間和成本(轉移學習)

需求

  • 擁有 Python 知識,熟悉控制流程(if / else,for 迴圈)和 pythonic 建構式(functions,classes,iterables,generators)
  • 會使用 bash shell(或同功能的命令列工具)和基本命令來複製和移動檔案
  • 熟悉線性代數的基本知識(什麼是向量,什麼是矩陣,如何計算 dot product )
  • 會使用 ssh 連接到雲端伺服器

說明

本課程主要在提供深入學習的完整介紹。它針對熟悉 Python 的初學者和中級程式設計師和資料科學家,並希望了解並應用深度學習技術來解決各種問題。

我們從深入學習應用程式的檢閱和機器學習工具技術的概述開始。然後我們介紹人工神經網路,並解釋他們如何訓練來解決回歸和分類問題。

在其餘的課程中,我們介紹並解釋了包括完全連接,卷積( CNN )和遞歸神經網路 ( RNN )在內的多種架構,並且我們為每個架構解釋了這一理論並給出了大量的應用程式範例。

本課程是理論與實踐的平衡。我們不迴避解釋數學細節,同時我們提供練習和程式碼範例來應用你剛學到的內容。

目標是為學生提供堅實的基礎,而不僅僅是理論,而不僅僅是腳本,而是兩者兼備。在課程結束時,你將能夠認識到深度學習可以解決哪些問題,你將能夠設計和訓練各種神經網路模型,你將能夠使用雲端運運算來加快訓練並提高你的模型性能。

目標受眾是?

  • 對資料科學和深度學習各種相關事物感興趣的軟體工程師,並希望更好地了解它
  • 熟悉機器學習的資料科學家,希望發展深入學習的強大基礎知識

講師簡介

Jose Portilla  資料科學家

Jose Marcial Portilla 擁有來自聖克拉拉(Santa Clara )大學的機械工程學士學位和碩士學位,也有多年資料科學和程式設計專業教練和培訓師的經驗。他在各種領域如微流體 、材料科學和資料科學技術中有出版物和專利。在他的職業生涯中,他已經發展了分析資料的技能,他希望利用他在教學和資料科學方面的經驗,幫助其他人學習程式開發的能力 、分析資料,以及清晰地呈現數據和漂亮的可視化。目前他是Pierian Data Inc.的資料科學主管,為世界各地的各種公司提供現場資料科學和python培訓課程,包括瑞士信貸等頂級銀行。隨時在LinkedIn上與他聯繫,獲取個人培訓課程的更多資訊。

Francesco Mosconi

Francesco 是資料科學顧問和培訓師。通過 Catalit LLC,他幫助公司掌握資料科學的技能和知識,利用機器學習和深度學習的力量實現目標

在 Data Weekends 之前,Francesco 擔任資料科學和資料孵化器大會的首席講師,他是Spire的首席資料官兼聯合創始人,YCombinator支持的創業公司,發明了能夠持續追踪呼吸和活動的第一個消費者穿戴式裝置。

他在帕多瓦大學和巴黎六世大學獲得生物物理學博士學位,也是奇點大學 2011年度夏季課程的畢業生。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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