• Школа для иностранных студентов Parallel Play is the BEST way

    Групповое фото школы Parallel Play is the BEST way

    Сегодня в УрФУ закончилась школа для иностранных студентов по параллельным вычислениям, которая проводилась совместно с ассоциацией BEST (Board of European Students of Technology). Название школы - Parallel Play is the BEST way. В школе участвовали студенты из Италии, Испании, Греции, Чехии, Румынии, Словакии, Македонии, Хорватии и Латвии.

    Читать дальше

  • Как использовать GPU в Theano и Keras

    Сократить время обучения нейронной сети в несколько раз можно за счет использования GPU (Graphics Processing Unit). Современные GPU подходят не только для обработки графики и компьютерных игр, но и для вычислений. GPU содержит сотни (а некоторые модели тысячи) вычислительных ядер, поэтому расчеты на нем выполняются гораздо быстрее, чем на CPU.

    Многие современные системы обучения нейронных сетей поддерживают GPU. Среди таких систем Theano и Tensorflow, поэтому Keras тоже работает с GPU. Приятная особенность в том, что вам не придется переделывать программу на Keras, требуется лишь изменить настройки вычислительного бекенда.

    В этой статье я расскажу как использовать GPU в Theano. Я буду рассматривать текущую стабильную версию Theano 0.8. В следующей версии 0.9 появился новый бекенд для GPU и настройки изменились.

    Читать дальше

  • Как установить CUDA 8 на Windows 10

    Вторая статья по установке CUDA для ускорения обучения нейронных сетей на GPU с помощью Theano и Tensorflow. В предыдущей статье я рассказывал, как установить CUDA на Ubuntu 16.04, сейчас мы рассмотрим Windows.

    Читать дальше

  • Конференция Intel AI Day 2017 в Екатеринбурге

    Intel AI Conference EKB

    Приглашаем на конференцию Intel® Software 2017: HPC Code Modernization and Artificial Intelligence, которая пройдет в Екатеринбурге 14-15 марта. Второй день конференции мы организуем совместно с Intel в Уральском федеральном университете. На конференции мы представим новые магистерские программы УрФУ по Анализу данных и Компьютерной биомедицине.

    Читать дальше

  • Как стать Data Scientist'ом

    Недвано меня попросили выступить на семинаре с рассказом про нейронные сети, но для участников семинар назвали “Как стать Data Scientist’ом”. О таком названии я заранее не знал, но раз уже согласился, то придется рассказывать. Пока у меня нет опыта подготовки Data Scientist’ов, но сейчас мы готовим магистерскую программу по Data Scientist в УрФУ. Я расскажу свое видение того, как обучать Data Scientist’ов, которое мы планируем реализовать в этой программе.

    Data Scientist

    Читать дальше

  • Как установить CUDA 8 на Ubuntu 16.04

    Обучение нейронной сети можно значительно ускорить используя GPU. Theano и Tensorflow могут обучать нейронные сети на GPU компании NVIDIA. Для этого нужно установить NVIDIA CUDA. В этой статье я расскажу о том, как установить CUDA 8 на Ubuntu 16.04. Установка CUDA для Windows описана в отдельной статье.

    Читать дальше

  • Как использовать нейронную сеть для классификации изображений

    В комментариях к курсу по программированию глубоких нейронных сетей на Python мне чаще всего задают вопрос о том, как использовать обученую сеть для анализа своих изображений. Давайте рассмотрим это на примере набора данных MNIST. Вы написали цифру на бумаге, отсканировали (или сфотографировали), сохранили в размере 28х28 и вас получилось что-нибудь такое:

    Рукописная цифра 2

    Спасибо Роману Толмаеву за пример картинок и кода.

    Давайте рассмотрим, как с помощью Keras распознать цифру на картинке.

    Читать дальше

  • Как сохранить обученную нейронную сеть в Keras

    Вы уже наверняка заметили, что обучение нейронной сети - очень долгий процесс, который может занимать несколько часов, дней или даже месяцев. Поэтому желательно иметь возможность использовать сеть для анализа данных, не обучая ее каждый раз. В этой статье я расскажу о том, как в Keras сохранять обученную сеть для последующего использования.

    Читать дальше

  • Экзамены в модели Problem-Based Learning

    Продолжаю разбираться с моделью Problem-Based Learning. Недавно поговорил с Lene Sørensen из Университета Ольборга о том, как правильно проводить экзамен в модели Problem-Based Learning. Оказалось, что в эксперименте с курсом по параллельным вычислениям я провел экзамен неправильно :-(.

    Читать дальше

  • Как быстро выучить Python для анализа данных

    В отзывах на курс “Программирование глубоких нейронных сетей на Python” некоторые пишут, что курс хороший, но они не знают Python. На самом деле Python очень простой язык, его вполне можно выучить самостоятельно. Кроме того, сейчас Python становится наиболее популярным языком для анализа данных. Поэтому очень желательно его выучить, если вы хотите анализировать данные.

    В этой статье я расскажу о четырех ресурсах, с помощью которых можно быстро изучить Python для целей анализа данных. Все ресурсы отличает практический подход: короткие и понятные теоретические лекции и много практических заданий.

    Читать дальше


Подпишитесь на RSS