Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über die Funktionen und Komponenten von RAPIDS
- GPU-Computing-Konzepte
Erste Schritte
- Installation von RAPIDS
- cuDF, cUML und Dask
- Primitive, Algorithmen und APIs
Verwaltung und Schulung von Daten
- Datenvorbereitung und ETL
- Erstellung eines Trainingssatzes mit XGBoost
- Testen des Trainingsmodells
- Arbeiten mit CuPy-Array
- Verwendung von Apache Arrow Datenrahmen
Visualisieren und Bereitstellen von Modellen
- Graphenanalyse mit cuGraph
- Implementierung von Multi-GPU mit Dask
- Erstellung eines interaktiven Dashboards mit cuXfilter
- Beispiele für Inferenzen und Vorhersagen
Fehlersuche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit CUDA
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
Erfahrungsberichte (5)
Beispiele/Übungen, die perfekt auf unseren Bereich zugeschnitten sind
Luc - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war sehr hilfsbereit, um alle Fragen zu beantworten, die ich hatte.
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maschinelle Übersetzung
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
Kurs - Build REST APIs with Python and Flask
Vermittlung von praktischen Kenntnissen und Erfahrungen des Ausbilders.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Kurs - GUI Programming with Python and PyQt
Maschinelle Übersetzung
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.