Course Outline

Introductie

  • Overzicht van RAPIDS functies en componenten
  • GPU Computerconcepten

Slag

  • Installeren RAPIDS
  • cuDF, cUML en Dask
  • Primitieven, algoritmen en API's

Gegevens beheren en trainen

  • Gegevensvoorbereiding en ETL
  • Een trainingsset maken met XGBoost
  • Testen van het trainingsmodel
  • Werken met CuPy array
  • Apache Arrow gegevensframes gebruiken

Modellen visualiseren en implementeren

  • Grafiekanalyse met cuGraph
  • Multi-GPU implementeren met Dask
  • Een interactief dashboard maken met cuXfilter
  • Voorbeelden van inferentie en voorspelling

Probleemoplossing

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Bekend met CUDA
  • Python programmeerervaring

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Ontwikkelaars
 14 Hours

Number of participants



Price per participant

Getuigenissen (5)

Related Courses

Data Analysis with Python, Pandas and Numpy

14 Hours

Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

14 Hours

Machine Learning with Python and Pandas

14 Hours

Scaling Data Analysis with Python and Dask

14 Hours

FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development

14 Hours

Developing APIs with Python and FastAPI

14 Hours

Scientific Computing with Python SciPy

7 Hours

Game Development with PyGame

7 Hours

Web application development with Flask

14 Hours

Advanced Flask

14 Hours

Build REST APIs with Python and Flask

14 Hours

GUI Programming with Python and Tkinter

14 Hours

Kivy: Building Android Apps with Python

7 Hours

GUI Programming with Python and PyQt

21 Hours

Web Development with Web2Py

28 Hours

Related Categories