План на курса
Въведение
- Преглед на RAPIDS функции и компоненти GPU изчислителни концепции
Приготвяме се да започнем
- Инсталиране на RAPIDS cuDF, cUML и Dask примитиви, алгоритми и API
Данни за управление и обучение
- Подготовка на данни и ETL Създаване на набор за обучение с помощта на XGBoost Тестване на модела на обучение Работа с CuPy масив Използване на Apache Arrow рамки с данни
Визуализиране и внедряване на модели
- Графичен анализ с cuGraph Внедряване на Multi-GPU с Dask Създаване на интерактивно табло за управление с cuXfilter Примери за изводи и прогнози
Отстраняване на неизправности
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Познаване на CUDA
- Python опит в програмирането
Публика
- Учени по данни
- Разработчици
Oтзиви от потребители (5)
Примери/упражнения, перфектно адаптирани към нашата област
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Обучителят беше много на разположение, за да отговори на всички въпроси, които задавах
Caterina - Stamtech
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
Трансфер на практически знания и опит на обучителя.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Course - Build REST APIs with Python and Flask
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.