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NVIDIA GPUとRAPIDSを用いた機械学習高速化講座
NVIDIA GPUとRAPIDSを用いた機械学習高速化講座のうち、第1章の一部の動画が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約15分相当）
- 第1章 RAPIDS概要
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- RAPIDSの使い方
- GPUとRAPIDSを用いて機械学習の前処理や学習を高速化する方法
大規模データの機械学習の高速化が可能になります。
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Python プログラミングの基礎知識 (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- PyTorch プログラミングの基礎知識 (ディープラーニングのためのPyTorch入門講座 修了相当)
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識＋実装経験 (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
- エンジニアターミナルおよびコマンドプロンプトの基礎的な操作方法 (機械学習のためのソフトウェアエンジニア入門講座 修了相当)
推奨スキル
- ディープラーニングの基礎知識(現場で使えるディープラーニング基礎講座 修了相当)
講座の特長
- NVIDIA（エヌビディア合同会社）監修
- 菱洋エレクトロ株式会社（NVIDIA国内正規代理店）制作協力
こんな方におすすめ
- 大規模データを用いた機械学習を行う方
- 機械学習の前処理や学習を高速化したい方
- 機械学習にGPUを活用したいと考えている方
NVIDIAとは
NVIDIA
NVIDIAは、GPU を世界ではじめて開発し、その優れた演算能力は、グラフィックス、科学技術計算、AIに広く活用されています。また、統合開発プラットフォームも提供することで、輸送、ヘルスケア、製造などの産業におけるコンピューティングの課題解決を加速させています。
開催日程
オンライン講座：eラーニング形式
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
講師紹介
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兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9以上
- Windows8以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上
事前準備
- ハンズオンにてGoogle Colaboratoryを用いるので、Googleアカウントをご用意ください。
