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Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de RAPIDS características y componentes
- GPU Conceptos de computación
Empezar
- Instalación RAPIDS
- cuDF, cUML y Dask
- Primitivas, algoritmos y API
Gestión y entrenamiento de datos
- Preparación de datos y ETL
- Creación de un conjunto de entrenamiento con XGBoost
- Probar el modelo de entrenamiento
- Trabajar con la matriz CuPy
- Uso de tramas de datos Apache Arrow
Visualización e implementación de modelos
- Análisis de grafos con cuGraph
- Implementación de Multi-GPU con Dask
- Creación de un panel de control interactivo con cuXfilter
- Ejemplos de inferencia y predicción
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con CUDA
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores
14 Horas