• Чтобы стать Data Scientist'ом, сконцентрируйтесь на программировании

    Продолжаю разбираться с тем, как можно стать Data Scientist’ом. Подготовил перевод статьи “To become a data scientist, focus on codingРейчел Томас из fast.ai. Рейчел занимается глубокими нейронными сетями, она исследователь в University of San Francisco Data Institute. Раз в неделю она отвечает на вопросы о Data Science, которые приходят на fast.ai. В этой статье содержатся ответы на два вопроса о том, что лучше делать, чтобы стать Data Scientist’ом.

    Вопрос 1. У меня есть степени бакалавра и магистра в аэрокосмической технике и меня приняли на data science bootcamp этим летом. Я трачу по 15 часов в неделю на курс 6.041 Introduction to Probability от MIT на edx.org, это самый сложный курс по математике, который я когда-либо видел. Мне кажется, что мое время может быть с большей пользей потрачено для чего-то другого. Возможно, стоит учить основы когда они будут нужны для работы? Или, возможно, вы порекомендуете определенные области теории вероятности, на которых имеет смысл сконцентрироваться? Я бы хотел заняться собственным проектом (с данными от фитнес трекера или блокчейном) и приостановить изучение теории вероятностей.

    Ответ. Кажется, вы сами знаете ответ на ваш вопрос: время действительно может быть потрачено с большей пользой другим способом!

    Читать дальше

  • Презентация с семинара NVIDIA на ПаВТ-2017

    Презентацию с семинара NVIDIA на конференции ПаВТ-2017 можно скачать по ссылке. К сожалению, не успел показать последнюю демонстрацию по обнаружению объектов на изображениях. Надеюсь, сделаю это во время трека по глубокому обучению Летней Суперкомпьютерной Академии. Академия в этом году будет распределенной и трек по глубокому обучению мы проведем в Екатеринбурге в Уральском федеральном университете.

    Примеры кода из демонстрации можно посмотреть в репозитории на github.

    Материал, который был на семинаре, доступен в формате видеолекций в моем курсе “Программирование глубоких нейронных сетей на Python”. Кроме лекций там также есть практические задания.

    Еще больше информации по обучению глублоких нейронных сетей можно найти на сайте NVIDIA Deep Learning Institute.

  • Библиотека cuDNN для быстрого обучения нейронных сетей на GPU

    Мы рассмотрели, как можно увеличить скорость обучения нейронной сети с помощью CUDA и GPU. Для сети, которая распознает объекты из CIFAR-10, применение GPU позволило ускорить обучение более чем в 7 раз, по сравнению с CPU. Однако это не предел, и обучение можно сделать еще быстрее, если использовать библиотеку NVIDIA cuDNN.

    Читать дальше

  • Дни искуственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений Intel в Екатеринбурге

    Участники Intel AI Days

    В Екатеринбурге прошла конференция Intel Software 2017: HPC Code Modernization and Artificial Intelligence. Первый день конференции был посвящен параллельным вычислениям и проходил в отеле Park Inn. Во второй день в Уральском федеральном университете рассказали об инструментах Intel в области искусственного интеллекта. За два дня на конференцию пришло 150 человек, что значительно больше, чем мы ожидали.

    Видеозапись второго дня конференции в УрФУ можно посмотреть по ссылке. Спасибо компании MMVS Мультимедиа Видеосистемы за организацию трансляции и записи.

    Читать дальше

  • 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


Подпишитесь на RSS