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.
Návrh Školení
Úvod
- Přehled funkcí a konceptů Horovod Pochopení podporovaných rámců
Instalace a konfigurace Horovod
- Příprava hostitelského prostředí Building Horovod pro TensorFlow, Keras, PyTorch a Apache MXNet Running Horovod
Provozování distribuovaného školení
- Úprava a spuštění příkladů tréninku pomocí TensorFlow Úprava a spuštění příkladů tréninku pomocí Keras Úprava a spuštění příkladů tréninku pomocí PyTorch Úprava a spuštění příkladů tréninku pomocí Apache MXNet
Optimalizace distribuovaných vzdělávacích procesů
- Spouštění souběžných operací na více GPUs Ladění hyperparametrů Povolení automatického ladění výkonu
Odstraňování problémů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Pochopení strojového učení, konkrétně hlubokého učení
- Znalost knihoven strojového učení (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
Publikum
- Vývojáři
- Datoví vědci
7 hodiny
Reference (5)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Very flexible
Frank Ueltzhöffer
Kurz - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurz - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Kurz - Advanced Deep Learning
examples based on our data