Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Przegląd funkcji i komponentów RAPIDS
- Koncepcje obliczeniowe GPU
Pierwsze kroki
- Instalowanie RAPIDS
- cuDF, cUML i Dask
- Prymitywy, algorytmy i interfejsy API
Zarządzanie danymi i szkolenie
- Przygotowanie danych i ETL
- Tworzenie zestawu szkoleniowego przy użyciu XGBoost
- Testowanie modelu szkoleniowego
- Praca z tablicą CuPy
- Korzystanie z ramek danych Apache Arrow
Wizualizacja i wdrażanie modeli
- Analiza wykresów za pomocą cuGraph
- Wdrażanie Multi-GPU z Dask
- Tworzenie interaktywnego pulpitu nawigacyjnego za pomocą cuXfilter
- Przykłady wnioskowania i przewidywania
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość technologii CUDA
- Doświadczenie w programowaniu Python
Publiczność
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści
14 godzin