NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE WORKSHOPS
El NVIDIA
Deep Learning Institute es una organización que se
dedica a la formación en temas relacionados con GPU.
Ofrecen cursos totalmente prácticos con recursos en la nube,
siendo una buena forma de adentrarse en una nueva tecnología.
Además, la plataforma genera un certificado al
completar un ejercicio final propuesto.
En 2018 fui nombrado Embajador Universitario, y
colaboro con ellos para dar formación sobre GPU computing,
Deep Learning y Data Science. Hasta 2024 estuve en el Gold
Tier. Si estás interesado en recibir formación sobre alguno de
los siguientes cursos, de los cuales soy instructor
certificado, puedes inscribirte en este formulario
o contactar conmigo:
Fundamentos de Computación Acelerada con CUDA C++ Moderno
La plataforma de computación CUDA permite la
aceleración de aplicaciones que solo usan CPU para ejecutarse
en las GPUs masivamente paralelas más rápidas del mundo. Al
finalizar el taller, comprenderás los conceptos y técnicas
fundamentales para acelerar código C++ con CUDA y serás capaz
de:
-
Escribir y compilar código que se ejecute en la GPU
-
Optimizar la migración de memoria entre CPU y GPU
-
Aprovechar potentes algoritmos paralelos que simplifican la aceleración de tu código con GPUs
-
Implementar tus propios algoritmos paralelos programando directamente GPUs con kernels de CUDA
-
Utilizar flujos concurrentes de CUDA para superponer el tráfico de memoria con el cómputo
-
Saber dónde, cuándo y cómo añadir mejor la aceleración CUDA a las aplicaciones existentes que solo usan CPU
Se emitirá una certificación oficial de NVIDIA DLI al completar la evaluación. Sitio web oficial: aquí. Este curso sustituye a "Fundamentos de la computación acelerada con CUDA C/C++".
Fundamentos de Deep Learning
En este curso práctico dirigido por un
instructor, aprenderás los fundamentos del aprendizaje
profundo mediante el entrenamiento y el despliegue de redes
neuronales con PyTorch. Lo harás:
- Aprendiendo las técnicas fundamentales y herramientas requeridas para entrenar un modelo de deep learning.
- Adquiriendo experiencia con tipos de datos y arquitecturas de modelos comunes en deep learning.
- Mejorando datasets mediante aumentado de datos para mejorar la precisión de los modelos.
- Aprovechando la transferencia de aprendizaje entre modelos para obtener resultados eficientes con menos datos y computación.
- Utilizando un Modelo de Grande del Lenguaje (LLM) para responder a preguntas basadas en el texto proporcionado.
- Generando confianza para emprender tu propio proyecto con un framework moderno para deep learning.
Un certificado oficial emitido por la plataforma NVIDIA DLI será emitido cuando se complete la tarea final. Sitio web oficial: aquí. Este curso es el reemplazo del "Fundamentos de Deep Learning para Computer Vision".
Fundamentos de Data Science Acelerado
En este curso práctico, aprenderás a acelerar
en la GPU flujos de trabajo de ciencia de datos de extremo a
extremo con RAPIDS. En concreto:
- Implementar la preparación de datos y la extracción de características aceleradas en la GPU utilizando cuDF y Polars.
- Distribuir la carga de trabajo de datos en entornos multi-GPU con Dask.
- Aplicar un amplio espectro de tareas de aprendizaje automático aceleradas en la GPU utilizando XGBoost y diversos algoritmos cuML.
- Ejecutar análisis de grafos acelerados en la GPU con cuGraph, logrando análisis a escala masiva en pequeñas cantidades de tiempo
- Realización de múltiples tareas de análisis en varios conjuntos de datos masivos en un esfuerzo por evitar un brote epidémico simulado que afecte a toda la población del Reino Unido.
