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
- Zaawansowana architektura SINGA
- Komponenty systemu rozproszonego
- Modele programowania rozproszonego
- Zarządzanie pamięcią
- Optymalizacja komunikacji
- Implementacja zaawansowanych modeli
- Distributed gradient descent
- Model parallelism
- Parameter server architecture
- Synchronous vs asynchronous training
- Optymalizacja wydajności
- Techniki redukcji komunikacji
- Load balancing
- Memory optimization
- GPU acceleration
- 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
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!