Course Outline
소개
- RAPIDS 기능 및 구성요소 개요
- GPU 컴퓨팅 개념
시작하기
- 설치 중 RAPIDS
- cuDF, cUML 및 Dask
- 기본 요소, 알고리즘 및 API
데이터 관리 및 훈련
- 데이터 준비 및 ETL
- XGBoost를 사용하여 훈련 세트 만들기
- 훈련 모델 테스트
- CuPy 배열 작업
- Apache Arrow 데이터 프레임 사용
모델 시각화 및 배포
- cuGraph를 이용한 그래프 분석
- Dask을 사용하여 다중GPU 구현
- cuXfilter를 사용하여 대화형 대시보드 만들기
- 추론 및 예측 예시
문제 해결
요약 및 다음 단계
Requirements
- CUDA에 대한 친숙함
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 과학자
- 개발자
회원 평가 (5)
우리 분야에 완벽하게 적용된 예제/연습
Luc - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
트레이너는 제가 했던 모든 종류의 질문에 매우 친절하게 답변해 주었습니다.
Caterina - Stamtech
Course - 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
Course - Build REST APIs with Python and Flask
트레이너의 실질적인 지식과 경험을 전달합니다.
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
Course - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.