Cursus High Performance Deep Learning

Wat?

Onze tweedaagse cursus over high-performance machine learning biedt de nodige vaardigheden om neurale netwerken te trainen en de meest relevante informatie uit datasets te halen. Tijdens onze hands-on sessies krijg je de kans om op onze high-performance systemen te werken met verschillende soorten data, en leer je hoe je jouw model kunt afstemmen om op de meest efficiënte manier optimale resultaten te behalen. Nieuwsgierig naar wat je gaat doen?

Dag 1:

Ontdek de essentie van machine-learning theorieën en algoritmische inzichten door hands-on verkenning. Zo ga je werken met een high-level machine learning API (Keras) of verken je de 'hyperparameter space' om een neuraal netwerk te verbeteren. Daarnaast duik je in volledig verbonden netwerken, convolutionele netwerken en autoencoders (als de tijd het toelaat).

Programma dag 1:

• Inleiding tot Deep Learning
• Gebruik van het PyTorch framework
• Volledig verbonden netwerken, convolutienetwerken, autoencoders (afhankelijk van de tijd)

Dag 2:

Leer hoe je je softwareomgeving instelt en bestandsbeperkingen overwint die de trainingssnelheid kunnen vertragen. Ontdek de technische mogelijkheden van moderne CPU's en GPU's en hoe je meerdere CPU's of GPU's in één training kunt gebruiken. Kom er ten slotte achter hoe je knelpunten in jouw code kunt vinden door een (PyTorch) profiel te maken.

Programma dag 2:

• Software-installaties op HPC-systemen
• Verpakte bestandsformaten voor Machine Learning
• Parallel rekenen voor deep learning
• Hardware (bijv. Tensor cores) en softwarefuncties (bijv. bibliotheken op laag niveau voor deep learning) om deep learning te versnellen
• TensorFlow profileren met TensorBoard

Voor wie?

Iedereen die kennis wil maken met machine learning op schaal, van de basis tot meer geavanceerde onderwerpen.

Als je niet in Amsterdam aanwezig kunt zijn, bieden wij de mogelijkheid om deze cursus online te volgen. Onze voorkeur gaat er echter naar uit dat je fysiek aanwezig bent voor de beste leerervaring.

Vereisten

Je kunt je aanmelden voor deze cursus als je beschikt over:

• Basiskennis statistiek;
• Basiskennis lineaire algebra;
• Basiskennis Python programmeren;
  Enige ervaring met het gebruik van Jupyter Notebooks is wenselijk, maar niet essentieel;
• Basiskennis van parallel computing is nuttig, maar niet vereist.