分享背景
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在主流的深度学习工具中,Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础,能与Apache Spark无缝结合,支持CPU/GPU集群分布式计算的开源框架。以上的诸多特性为深度学习应用在工业界的开发、部署、应用等各个环节提供了解决方案,同时也为大量希望转型AI的Java工程师提供了便利。因此,本次分享将介绍Deeplearning4j框架的构成、主要功能模块并结合实例讲述具体的使用方法。
分享主题
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基于Java的开源深度学习框架-Deeplearning4j的介绍与实例分享
分享提纲
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1. Deeplearning4j生态圈主要功能模块的介绍
2. Deeplearning4j单机/并行/分布式建模过程介绍
3. Deeplearning4j对迁移学习、强化学习的支持
4. 基于Fashion Mnist数据集的图像分类应用的开发、部署、上线实例
分享人简介
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万宫玺,苏州大学硕士,就职于苏宁易购搜索技术研发部,从事自然语言处理、机器视觉等领域的应用开发工作。熟悉诸如Deeplearning4j、Keras等开源深度学习框架。
分享时间
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北京时间11月30日(周四)20:00
参与方式
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扫描海报二维码添加社长微信,备注「万宫玺」
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