This site requires Javascript in order to view all its content. Please enable Javascript in order to access all the functionality of this web site. Here are the instructions how to enable JavaScript in your web browser.

Практикум под руководством инструктора
Создание интеллектуальных рекомендательных систем

Подать заявку на проведение практикума для вашей компании

Посмотреть список открытых практикумов

Рекомендательные системы на базе алгоритмов глубокого обучения — это секретный элемент персонализированных онлайн-сервисов и эффективных инструментов принятия решения в розничной торговле, развлекательной индустрии, здравоохранении, финансовой и других сферах.

В основе работы рекомендательных систем лежит понимание предпочтений, предыдущих решений и прочих закономерностей для большого количества людей. Например, рекомендательные системы могут предсказать, какие фильмы могут понравиться пользователю, основываясь на ранее просмотренных фильмах и языках, на которых он разговаривает. Тренировка нейронной сети для обобщения этого массива данных и быстрого предоставления конкретных рекомендаций для схожих людей или ситуаций требует огромного объема вычислений, которые можно ускорить при помощи графических процессоров. Компании, которые стремятся повысить уровень обслуживания и взаимодействия с клиентами, а также принимать более взвешенные решения, могут извлечь колоссальную пользу, применяя правильно разработанную и обученную рекомендательную систему.

Данный практикум посвящен основным инструментам и методам разработки высокоэффективных рекомендательных систем, а также развертыванию решений с ускорением на GPU для рекомендательных движков в реальном времени.

Цели обучения

На этом практикуме вам предстоит:

Создать контент-ориентированную рекомендательную систему, используя открытую библиотеку cuDF и Apache Arrow
Создать систему на базе алгоритмов коллаборативной фильтрации, используя метод чередующихся наименьших квадратов (ALS) и CuPy
Разработать широкую и глубокую нейронную сеть при помощи TensorFlow 2 для создания гибридной рекомендательной системы
Оптимизировать производительность для тренировки и инференса, используя большие разреженные наборы данных
Развернуть рекомендательную модель как высокопроизводительный веб-сервис

Скачать описание практикума (PDF, 79,8 KБ)

Краткое описание практикума

Введение (15 мин)	Знакомство с инструктором Создание аккаунта на courses.nvidia.com/join
Рекомендательные системы на основе матриц (120 мин)	Внедрение коллаборативной фильтрации с сингулярным разложением: Считайте разряженные данные в GPU с помощью CuPy. Создайте ALS с помощью правил вещания NumPy Создайте фильтр с cuDF
Перерыв (60 мин)
Обучение широких и глубоких рекомендательных систем (120 мин)	Создайте широкую и глубокую сеть с помощью TensorFlow 2: Создайте глубокую сеть с помощью Keras Создайте широкую и глубокую сеть с помощью столбцов функций TensorFlow Преобразовывайте данные с помощью tf.data Пример из практики 1: Реальные примеры архитектур рекомендательных систем
Перерыв (15 мин)
Проблемы при развертывании рекомендательных систем для производства (120 мин)	Развертывание рекомендательных систем в компании: Получите обученную конфигурацию модели для развертывания Создайте контейнер для развертывания Разверните обученную модели с помощью сервера для инференса NVIDIA Triton
Окончательный анализ (15 мин)	Еще раз ознакомьтесь с основными выводами и ответьте на вопросы Узнайте, как создать свою собственную среду, а также обсудите дополнительные материалы и практикумы Завершите тестирование и получите сертификат Пройдите опрос Пример из практики 2: Проверка реальных задач рекомендательных систем

Информация о практикуме

Продолжительность: 8 часов

Цена: для уточнения стоимости свяжитесь с нами.

Необходимые требования:

Знание Python на среднем уровне, в том числе представления списков (list comprehension)
Опыт работы с данными с использованием Python
Базовые знания NumPy и матриц

Предлагаемые материалы для подготовки к участию в тренинге: Обучение Python, Курс машинного обучения Kaggle, Обучение NumPy

Технологии: CuDF, CuPy, TensorFlow 2, Сервер для инференса NVIDIA Triton^™

Метод контроля:Тестирования проводятся на основе навыков, полученных во время практикума, и оценивают способность студентов включать отладку и исправлять уже готовые рекомендательные системы.

Сертификат: После успешного завершения тестирования участники получат сертификат NVIDIA DLI для подтверждения своей квалификации и дальнейшего карьерного роста.

Аппаратные требования: ПК или ноутбук с поддержкой последней версии Chrome или Firefox. Каждому участнику будет предоставлен доступ к полностью настроенному облачному серверу с ускорением на GPU.

Язык: английский

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению

Section

Section

Имя

Фамилия

Рабочий адрес электронной почты

Название организации/университета

Отрасль

Занимаемая должность

Должность

Страна

Город

State

Причина обращения:

本人知悉且同意 NVIDIA Corporation 基于调研、活动组织的目的对本人的上述信息的收集和处理，并已经阅读并同意 <a href="https://www.nvidia.cn/about-nvidia/privacy-policy/" target="_blank">NVIDIA 隐私政策</a>。

本人知悉且同意，因调研、活动组织的必须，以及相对应的 NVIDIA 内部管理和系统操作的需要，上述信息会被传输到位于美国的 NVIDIA Corporation 按照符合 <a href="https://www.nvidia.cn/about-nvidia/privacy-policy/" target="_blank">NVIDIA 隐私政策</a>的方式进行存储，您可以通过发送邮件至 <a href="mailto:privacy@nvidia.com">privacy@nvidia.com</a> 进行联系以解决相关问题，实现可适用的数据保护法所规定的权利。

Практикум под руководством инструктора
Создание интеллектуальных рекомендательных систем

Цели обучения

Краткое описание практикума

Информация о практикуме

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению

Читайте часто задаваемые вопросы

Узнайте об услугах Института глубокого обучения (DLI) NVIDIA

Ответы на технические вопросы можно найти на форумах разработчиков NVIDIA.

Практикум под руководством инструктора Создание интеллектуальных рекомендательных систем

Цели обучения

Краткое описание практикума

Информация о практикуме

У вас возникли вопросы?

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы о курсах по глубокому обучению

Читайте часто задаваемые вопросы

Узнайте об услугах Института глубокого обучения (DLI) NVIDIA

Ответы на технические вопросы можно найти на форумах разработчиков NVIDIA.

Практикум под руководством инструктора
Создание интеллектуальных рекомендательных систем

Свяжитесь с нами, если у вас есть вопросы
о курсах по глубокому обучению