コース概要
導入
- RAPIDS の機能とコンポーネントの概要
- GPU コンピューティングの概念
はじめる
- インストールRAPIDS
- cuDF、cUML、および Dask
- プリミティブ、アルゴリズム、および API
データの管理とトレーニング
- データの準備とETL
- XGBoost を使用したトレーニング セットの作成
- トレーニングモデルのテスト
- CuPy 配列の操作
- Apache Arrow 個のデータ フレームを使用する
モデルの視覚化と展開
- cuGraphによるグラフ分析
- マルチ GPU を Dask で実装する
- cuXfilter を使用したインタラクティブなダッシュボードの作成
- 推論と予測の例
トラブルシューティング
概要と次のステップ
要求
- CUDAに精通していること 。
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト 開発者
お客様の声 (5)
私たちの分野に完璧に適合した例/演習
Luc - CS Group
コース - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
トレーナーはどんな質問にも答えてくれた。
Caterina - Stamtech
コース - 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
コース - Build REST APIs with Python and Flask
トレーナーの実践的な知識と経験の移転。
Rumel Mateusz - Pojazdy Szynowe PESA Bydgoszcz SA
コース - GUI Programming with Python and PyQt
Machine Translated
As I was the only participant the training could be adapted to my needs.