GTC で、各分野のエキスパートと共に AI テクノロジとビジネス トレンドを探りましょう。
AI とアクセラレーテッド コンピューティングが創造的プロセスを一変させる仕組みを NVIDIA GTC でご覧ください。
NVIDIA GTC では、AI と GPU で高速化するデータ サイエンス向けソリューションについて学んでいただけます。
NVIDIA GTC では、オンライン トレーニング、インサイト満載なセッション、プログラミング エキスパートとの交流などをご用意しています。
アクセラレーテッド ネットワークと現代のワークロードに合わせてデータ センターを一新する方法を NVIDIA GTC でお確かめください。
NVIDIA GTC では、最新の AI 研究、方法論、ツールがどのように私たちの未来を動かしているのかをご覧いただけます。
NVIDIA GTC で、ロボティクス、シミュレーション、強化学習の進化をご覧ください。
顧客維持率の改善が求められるソフトウェア企業、リスクの軽減が求められる金融サービス企業、顧客の購買行動を予測することに関心を持っている小売企業など、組織には、貴重な資源を無駄にすることなく、大量のデータを準備し、管理し、インサイトを収集することが求められています。従来の CPU を利用したデータ サイエンス ワークフローは面倒な場合がありますが、GPU のパワーなら、あなたが所属するチームはデータから短時間で意味をくみ取り、ビジネス上の意志決定を進めることができます。
このワークショップでは、短時間で調査し、イテレーションすることを可能にするエンドツーエンドの GPU 対応データ サイエンス ワークフローを構築し、実行する方法と、作業を本稼働に移す方法について学習します。RAPIDS™ で高速化するデータ サイエンス ライブラリを利用し、XGBoost、cuGRAPH のシングルソース最短パス、cuML の KNN、DBSCAN、ロジスティック回帰など、GPU で高速化するさまざまな機械学習アルゴリズムを適用し、データを大規模で分析します。
ワークショップ データシートをダウンロードする (PDF 298 KB)
ワークショップの後半では、複数の機械学習演習で使用するためにいくつかのデータセット (メモリより大きい) を取り込み、準備する:
最初のセクションで準備したデータに、重要な機械学習手法を適用する:
新しい GPU 高速化データ操作と分析スキルを人口データに適用し、英国全土に影響を与える疫病をシミュレートし、阻止する:
時間: 8 時間
価格: 価格についてはお問い合わせください。
参加条件: Python の経験。pandas と NumPy を扱った経験があることが望ましい
前提条件を満たすためのおすすめリソース: Kaggle の pandas チュートリアル、Kaggle の機械学習入門、RAPIDS でデータ サイエンス ワークフローを高速化する
テクノロジ: RAPIDS、cuDF、XGBoost、cuML、cuGraph、Dask、cuPy、pandas、NumPy、Bokeh
証明書: 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。
ハードウェア要件: 最新版の Chrome または Firefox を実行できるデスクトップ コンピューターまたはノート PC。参加者は全員、完全に設定が終わっている状態でクラウドに置かれている GPU 対応サーバーに専用アクセスできます。
言語: 英語、中国語 (繁体字)
9:00 a.m.–5:00 p.m.
お客様の組織が、AI、アクセラレーテッド データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングの主要なスキルの向上と開発にご興味をお持ちの場合、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) にインストラクターによるワークショップをリクエストしていただけます。
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