Zaawansowane techniki Apache SINGA

Opis

Szkolenie pogłębia wiedzę z zakresu Apache SINGA, skupiając się na zaawansowanych technikach implementacji i optymalizacji modeli deep learning. Uczestnicy poznają specjalistyczne metody rozproszonego treningu, zaawansowane architektury sieci oraz techniki wdrażania w środowisku produkcyjnym. Program prowadzony jest w formie intensywnych warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne implementacje.

Profil uczestnika

  • Doświadczeni programiści ML/DL
  • Architekci rozwiązań AI pracujący nad systemami rozproszonymi
  • Inżynierowie ML specjalizujący się w systemach skalowalnych
  • Specjaliści R&D w dziedzinie distributed deep learning
  • Technical Leaderzy zespołów AI
  • Data Scientists pracujący nad dużymi modelami
  • Badacze w dziedzinie distributed computing
  • DevOps specjaliści wdrażający rozwiązania AI

Agenda

  1. Zaawansowana architektura SINGA
    • Komponenty systemu rozproszonego
    • Modele programowania rozproszonego
    • Zarządzanie pamięcią
    • Optymalizacja komunikacji
  2. Implementacja zaawansowanych modeli
    • Distributed gradient descent
    • Model parallelism
    • Parameter server architecture
    • Synchronous vs asynchronous training
  3. Optymalizacja wydajności
    • Techniki redukcji komunikacji
    • Load balancing
    • Memory optimization
    • GPU acceleration
  4. Wdrożenie i monitoring
    • Deployment patterns
    • Fault tolerance
    • Performance monitoring
    • System scaling

Korzyści

  • Głęboka znajomość architektury Apache SINGA
  • Umiejętność implementacji rozproszonych systemów ML
  • Zdolność optymalizacji wydajności treningu
  • Znajomość technik zarządzania pamięcią
  • Praktyczna wiedza o wdrożeniach produkcyjnych
  • Umiejętność debugowania systemów rozproszonych
  • Wiedza o najnowszych trendach w distributed ML
  • Certyfikat potwierdzający zaawansowane umiejętności

Wymagane przygotowanie uczestników

  • Zaawansowana znajomość programowania w Python
  • Doświadczenie w implementacji systemów rozproszonych
  • Praktyczna wiedza z zakresu deep learning
  • Znajomość systemów GPU computing

Zagadnienia

  • Distributed computing
  • Model parallelism
  • Data parallelism
  • Parameter servers
  • Gradient aggregation
  • Memory management
  • Network optimization
  • Load balancing
  • Fault tolerance
  • System monitoring
  • GPU acceleration
  • Scaling strategies

Poznaj naszą firmę

INFORMACJA CENOWA:
od 3750 zł netto za jedną osobę

CZAS TRWANIA (dni): 3

KOD SZKOLENIA: IT-AI-204

Udostępnij swoim znajomym