Kurzusleírás
Bevezetés
- A RAPIDS szolgáltatások és összetevők áttekintése
- GPU számítástechnikai fogalmak
Elkezdeni
- Telepítés RAPIDS
- cuDF, cUML és Dask
- Primitívek, algoritmusok és API-k
Adatok kezelése és képzése
- Adat-előkészítés és ETL
- Edzőkészlet készítése XGBoost segítségével
- A képzési modell tesztelése
- CuPy tömb használata
- Apache Arrow adatkeretek használata
Modellek megjelenítése és telepítése
- Grafikonelemzés cuGraph segítségével
- Multi-GPU megvalósítása Dask-el
- Interaktív műszerfal készítése a cuXfilter segítségével
- Következtetési és előrejelzési példák
Hibaelhárítás
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Ismerkedés a CUDA-val
- Python programozási tapasztalat
Közönség
- Adattudósok
- Fejlesztők
Vélemények (4)
Az oktató nagyon készen állt, hogy válaszoljon minden kérdésemre
Caterina - Stamtech
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
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
Kurzus - Build REST APIs with Python and Flask
Az oktató gyakorlati ismereteinek és tapasztalatainak átadása.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Kurzus - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.