GTC에서 각 분야의 전문가들과 함께 최신 AI 기술과 비즈니스 트렌드를 살펴보세요.
NVIDIA GTC에서 AI와 가속 컴퓨팅이 크리에이티브 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요.
NVIDIA GTC에서 데이터 사이언스를 위한 AI 및 GPU 가속 솔루션에 대해 알아보세요.
NVIDIA GTC에서 온라인 교육, 인사이트, 프로그래밍 전문가 상담 서비스를 이용해보세요.
NVIDIA GTC에서 네트워킹 가속과 최신 워크로드를 위해 데이터센터를 혁신하는 방법을 알아보세요.
최신 AI 연구, 방법론, 도구가 NVIDIA GTC에서 어떻게 미래를 이끌고 있는지 알아보세요.
NVIDIA GTC에서 로보틱스, 시뮬레이션, 강화 학습 분야의 발전을 살펴보세요.
여러분의 회사가 고객 유지율을 개선해야 하는 소프트웨어 회사인지, 위험을 완화해야 하는 금융 서비스 회사 또는 고객 구매 행동을 예측하는 데 관심이 있는 리테일 회사에 해당되는 지와 관계없이 회사는 중요 리소스를 낭비하지 않으면서 대용량 데이터를 준비하고 관리하고 그로부터 인사이트를 확보해야 합니다. 기존 CPU 중심의 데이터 사이언스 워크플로우는 번거로울 수 있지만 GPU의 성능을 활용하면 팀에서 데이터를 빠르게 파악하여 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이 워크숍에서는 작업을 빠르게 탐색하고 반복 작업하며 프로덕션으로 투입할 수 있게 만드는 엔드 투 엔드 GPU 가속 데이터 사이언스 워크플로우를 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. RAPIDS™ 가속 데이터 사이언스 라이브러리를 사용하여 XGBoost, cuGRAPH의 단일 소스 최단 경로, cuML의 KNN, DBSCAN 및 로지스틱 회귀를 포함하는 매우 다양한 GPU 가속 머신 러닝 알고리즘을 적용해 원하는 규모로 데이터 분석을 수행합니다.
워크숍 데이터시트 다운로드 (PDF 298 KB)
워크숍 후반의 여러 가지 머신 러닝 실습에서 활용할 몇몇 데이터세트를 가져와서 준비합니다(일부는 메모리보다 큼).
첫 번째 섹션에서 준비한 데이터에 몇 가지 필수 머신 러닝 기술을 적용합니다.
영국의 전체 인구에 영향을 미치는 시뮬레이션된 유행병을 예방하도록 인구 규모 데이터에 새로운 GPU 가속 데이터 조작 및 분석 기술을 적용합니다.
소요 시간: 8시간
가격: NVIDIA에 문의하세요
전제 조건: Python에 대한 경험(pandas 및 NumPy를 알면 더욱 이상적)
전제 조건 충족을 위한 추천 리소스: Kaggle의 pandas 튜토리얼, Kaggle의 머신 러닝 소개, Accelerating Data Science Workflows with RAPIDS
기술: RAPIDS, cuDF, XGBoost, cuML, cuGraph, Dask, cuPy, pandas, NumPy, Bokeh
인증: 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정받고 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.
하드웨어 요구 사항: 최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북 각 참가자에게는 클라우드상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.
언어: 영어, 중국어 번체
9:00 a.m.–5:00 p.m.
If your organization is interested in boosting and developing key skills in AI, accelerated data science, or accelerated computing, you can request instructor-led training from the NVIDIA DLI.
옵션