课程亮点

• 机器学习经典案例基于 DL4J 的实现
• Spark 分布式场景下的模型训练及调优
• 多 GPU 环境下的并行建模
• 迁移和强化学习的模型训练
• 搭建在线服务环境实战演练

本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 ND4J/DataVec/RL4J），介绍了深度神经网络在 CV/NLP 领域的建模、训练、部署、上线一站式开发流程，以及单机/并行/分布式（Apache Spark）场景下的模型训练过程，异构计算框架（CPU+GPU）硬件架构下的加速优化步骤等内容。

大咖推荐

作为最早一批加入到开源平台社区的技术人员，万老师也是在社区对 Deeplearning4j 最有经验的人之一，期间他也很努力地帮助其他社区的人。课程内容涵盖全面，完全满足入门级学员们对于 Deeplearning4j 的学习需求。

——吴书卫博士，Skymind 大中华区负责人&CTO

作者介绍

万宫玺，苏宁易购高级算法工程师。现任职于苏宁易购搜索研发中心，对机器学习/深度学习在自然语言处理、机器视觉等领域的应用开发有着丰富的经验，先后参与部门反作弊系统、智能问答机器人、Query 语义挖掘与分析系统等机器学习项目的开发。

课程大纲

* 实际更新文章题目可能与框架略有出入

适宜人群

• 对 Deeplearning4j 入门感兴趣的初学者

• 希望转型 AI 开发的 Java 工程师

• 有科学计算背景的高校/企业工作人员

• 订阅福利

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