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

大規模データを用いた機械学習を高速化しよう

本講座では、NVIDIA RAPIDSの操作方法を学びます。

ニューラルネットワークの学習や予測には、当たり前のようにGPUが用いられます。しかし、ニューラルネットワーク以外の機械学習手法については、これまでGPUがほとんど活用されていませんでした。そんな中、機械学習全般においてGPUを活用できるRAPIDSというライブラリが開発されオープンソースとしてリリースされました。

RAPIDSは、GPUを用いて、機械学習を高速化するためのライブラリです。RAPIDSを用いると、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k-meansなどの一般的な機械学習手法や、データの前処理、データ可視化などをGPU上で実行できます。
GPU+RAPIDSによる処理時間が、CPU+一般的な機械学習ライブラリ(scikit-learnなど)の処理時間よりも短くなるのは、データが大規模な場合です。データ規模が大きいほど、GPU+RAPIDSのメリットを感じることができます。

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


推奨スキル

講座の特長

  • NVIDIA(エヌビディア合同会社)監修

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。

講座概要

講座名 NVIDIA GPUとRAPIDSを用いた機械学習高速化講座
受講形式 オンライン講座:eラーニング形式
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。
講座時間 動画講義2時間
料金 77,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
  3. チャット質問対応
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
チャットの質問期間 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間

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※本講座/他講座との併合お見積りについては上記よりお問い合わせください

カリキュラム

第1章 RAPIDS概要

  • RAPIDSとは
  • RAPIDSの構成

第2章 ハンズオン

  • cuDF
  • Dask-cuDF
  • cuML
  • cuGraph
  • cuSpatial
  • cuxfilter

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

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お問い合わせ

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

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

  • 小縣 信也

    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。
更新日:2022.11.11

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