Deeplearning4j 快速入门

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。

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

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* 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

购买须知

  • 本课程为图文内容课程，共计 21 篇。
  • 全部文章预计于 2019 年 1 月 31 日更新完毕。
  • 付费用户可享受文章永久阅读权限。
  • 付费用户可获取读者圈 PASS 权限，与讲师进一步互动。
  • 本课程为虚拟产品，一经付费概不退款，敬请谅解。
  • 本课程也可在 gitbook.cn 上购买和阅读。

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