Los cursos de capacitación de RAPIDS en vivo, dirigidos por un instructor, en línea o en el sitio, demuestran a través de prácticas prácticas interactivas cómo usar RAPIDS para crear canalizaciones de datos, flujos de trabajo y visualizaciones acelerados por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML, etc. Capacitación de RAPIDS está disponible como "entrenamiento en vivo en línea" o "entrenamiento en vivo en el sitio". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mississippi o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Mississippi. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MS, Flowood - Market Street
232 Market Street, Flowood, united states, 39232
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's ...
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's Sporting Goods en la calle Lakeland Drive.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Mississippi (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores que deseen utilizar RAPIDS para crear canalizaciones de datos, flujos de trabajo y visualizaciones aceleradas por GPU, aplicando algoritmos de aprendizaje automático, como XGBoost, cuML, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure el entorno de desarrollo necesario para crear modelos de datos con NVIDIA RAPIDS.
Comprender las características, componentes y ventajas de RAPIDS.
Aproveche las GPU para acelerar las canalizaciones de datos y análisis de extremo a extremo.
Implemente la preparación de datos acelerada por GPU y ETL con cuDF y Apache Arrow.
Aprenda a realizar tareas de aprendizaje automático con los algoritmos XGBoost y cuML.
Cree visualizaciones de datos y ejecute análisis de gráficos con cuXfilter y cuGraph.
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