你将收获

在学习过程中，你将了解：1、先进的分布式深度学习平台；2、数据准备工作；3、不同的数据如何对同一个模型产生影响；4、数据的分布如何对训练产生影响；5、如何把不同的数据结构转换成各种深度学习框架所能识别的格式；6、并行化训练过程，并行化训练模式，差异点，监控和优化功能；7、优化算法分享；8、训练阶段常见问题，如何识别问题并给出修改模型的建议。

适用人群

所有人

课程介绍

你是否曾经面对多个优化算法不知所措？或者无法自由选择学习框架？又或许因为Caffe,Tensorflow, Theano, Torch的诸多参数设置而烦恼？或简单的认为只要有大数据就可以训练计算 机了？如果你不懂复杂的数学、统计学理论，还能做训练吗？...... 带着十万个为什么，让我们与深度学习技术讲师一起，了解基于Spark的分布式数据探索、机器学习/深度学习和认知计算。

课程目录

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