在引入開源Deeplearning4j（DL4J）庫用于開發產品級工作流之前，作者Josh Patterson和Adam Gibson介紹了深度學習——調優、并行化、向量化及建立管道——任何庫所需的基礎知識。通過真實的案例，你將學會在Spark和Hadoop上用DL4J訓練深度網絡架構并運行深度學習工作流的方法和策略。
* 深入機器學習一般概念，特別是深度學習相關概念
* 理解深度網絡如何從神經網絡基礎演化
* 探索主流深度網絡架構，包括Convolutional和Recurrent
* 學習如何將特定的深度網絡映射到具體的問題
* 一般神經網絡和特定深度網絡架構調優基礎概覽
* 為不同的數據類型使用DL4J的工作流工具DateVec實現向量化
* 學習如何在Spark和Hadoop本地使用DL4J
Josh Patterson目前是Skymind的現場工程副總裁。他此前曾在Cloudera擔任高級解決方案架構師，在Tennessee Valley Authority擔任機器學習和分布式系統工程師。 n
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Adam Gibson是Skymind的CTO。Adam曾與財富500強企業、對沖基金、公關公司和創投加速器等機構合作，創建它們的機器學習項目。他在幫助這些公司處理和闡釋大規模實時數據方面頗具深厚經驗。 n
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