欢迎来 Cognitive Cup
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深度学战在等待您

A. ArtNet – 利用深度学习训练络来识别绘画作品

创建一个神经网络,来对绘画作者,绘画风格,年代,绘画技巧进行识别。

Wikiart上的绘画作品对于训练库来讲是个好的开始,那里已经有了很多携带关键特性的标识,同时网络上还有更多用来训练神经网络的资源。

B. TuneNet – 者利用深度学习优编程方式

识别应用代码中的hot sports和bottlenecks,向开发者如何改进代码提出建议。  

对源码进行性能问题的标识,训练网络使其可以预测开发者在开发过程中遇到的类似问题。

C. YourNet – 解决你自己的深度学习相关问题

寻找一个与你相关的问题并找到数据集,尝试利用深度学习的方法解决它。

通过日志分析,利用深度学习来识别鲸鱼和飞鸟,利用你的想象来解决更多的问题!

 

如何开始

如果您想从以上某个方面开始工作,请登录SuperVessel(http://www.ptopenlab.com ),并选择预置了Spark、CUDA,编译器、ipython notebook的Spark 镜像。最全的提示和教程请看这里  

OpenPOWER开发者挑战赛将从以下几个方面评审您的作品:

  • 深度学习在您的方案中表现如何?
  • 解决方案的技术创新性。
  • 方案的准确性如何
  • 如果解决了真实世界存在文一些问题,将会获得加分。
  • 如果您将Accelerated Spark Challenge 与Cognitive Cup Deep Learning Challenges 相结合(例如Distributed GPU-accelerated Deep Learning leveraging Spark),将会获得超多加分。

 为了获得Spark加速挑战赛的最新信息,欢迎常回来看看。