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网络研讨会:深度学习 101

深度神经网络具备出色的高级表达功能,并在诸多领域展示了一流的准确性,如计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及各种数据分析领域。 深度网络需要训练大量的计算。 英特尔正在优化常见的框架,如 Caffe*、TensorFlow* 和 Theano* 等,以显著提升性能,缩短单个节点的训练总时间。 英特尔还在增强上述框架的多节点分布式训练功能,以在多个节点间分享计算要求,进一步缩短训练时间。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 01/17/2019 - 02:17
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面向 neon™ 的深度学习简介

本视频介绍了深度学习的基本概念,这些概念对于了解 neon™ 代码库以及创建深度学习模型至关重要。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
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循环神经网络

我们探索了循环神经网络在处理序列数据时发挥的重要作用及原因,回顾了 LSTM 和 GRU 架构。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
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卷积神经网络

介绍卷积神经网络的基本概念以及不同类别的常用模型。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
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Neon 工作流程

本视频介绍了如何创建模型以及如何使用命令行参数自定义训练运行,观看本视频以了解面向 neon 的深度学习。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
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教程:创建并训练循环和卷积神经网络

加入我们,与我们一同深入探究深度学习,重点关注卷积和循环神经网络。演讲结束后将举办关于 neon™ 的研讨会,neon 是一个基于 python 的开源深度学习框架,专为高速和简单易用的特性而设计。本课程面向致力于进一步提升深度学习的速度和扩展性的数据科学家和研究人员。本教程介绍了如何使用 neon™ 创建与训练循环神经网络生成文本,以及如何创建与训练卷积网络执行图像分类。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
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讲座系列:利用 neon™ 创建与部署深度学习模型

创建与部署深度学习模型极有可能彻底改变各个领域。本会议通过动手实践和教程展示了如何在图像、视频和自然语言处理问题中快速应用深度学习,旨在为与会者提供关于数据集的入门知识。

Authored by IDZSupport K. Last updated on 03/11/2019 - 13:17
Video Series

与英特尔一起投入物联网

Authored by Gabriel S. (Intel) Last updated on 07/10/2018 - 08:00
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面向英特尔® Parallel Computing Centers 的培训

Authored by Horta, Areli (Intel) Last updated on 05/16/2019 - 12:17
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面向英特尔® 并行计算中心的教学

Authored by Horta, Areli (Intel) Last updated on 05/16/2019 - 12:18