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.
Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de Horovod características y conceptos
- Descripción de los marcos admitidos
Instalación y configuración Horovod
- Preparación del entorno de hospedaje
- Creación de Horovod para TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet
- Horovod corriendo
Ejecución de la formación distribuida
- Modificar y ejecutar ejemplos de entrenamiento con TensorFlow
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con Keras
- Modificar y ejecutar ejemplos de entrenamiento con PyTorch
- Modificación y ejecución de ejemplos de entrenamiento con Apache MXNet
Optimización de los procesos de formación distribuidos
- Ejecución de operaciones simultáneas en varios GPUs
- Ajuste de hiperparámetros
- Habilitación del ajuste automático del rendimiento
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión del aprendizaje automático, específicamente del aprendizaje profundo
- Familiaridad con las bibliotecas de aprendizaje automático (TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet)
- Experiencia en programación en Python
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
7 horas
Testimonios (4)
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
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
The structure from first principles, to case studies, to application.
Margaret Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curso - Introduction to Deep Learning
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Curso - Advanced Deep Learning
examples based on our data