• Duración:
    5 semanas
  • Dedicación:
    2–4 horas por semana
  • Precio:

    GRATIS
    Agregar un Certificado Verificado por $99 USD

  • Institución
  • Tema:
  • Nivel:
    Intermediate
  • Idioma:
    English
  • Transcripción de video:
    English

Programas asociados:

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso
Training a complex deep learning model with a very large dataset can take hours, days and occasionally weeks to train. So, what is the solution? Accelerated hardware. 

You can use accelerated hardware such as Google’s Tensor Processing Unit (TPU) or Nvidia GPU to accelerate your convolutional neural network computations time on the Cloud. These chips are specifically designed to support the training of neural networks, as well as the use of trained networks (inference). Accelerated hardware has recently been proven to significantly reduce training time.

But the problem is that your data might be sensitive and you may not feel comfortable uploading it on a public cloud, preferring to analyze it on-premise.  In this case, you need to use an in-house system with GPU support. One solution is to use IBM’s Power Systems with Nvidia GPU and PowerAI. The PowerAI platform supports popular machine learning libraries and dependencies including Tensorflow, Caffe, Torch, and Theano.

In this course, you'll understand what GPU-based accelerated hardware is and how it can benefit your deep learning scaling needs. You'll also deploy deep learning networks on GPU accelerated hardware for several problems, including the classification of images and videos.

Lo que aprenderás

Omitir Lo que aprenderás
  • Explain what GPU is, how it can speed up the computation, and its advantages in comparison with CPUs.
  • Implement deep learning networks on GPUs.
  • Train and deploy deep learning networks for image and video classification as well as for object recognition.

Plan de estudios

Omitir Plan de estudios
Module 1 – Quick review of Deep Learning
* Intro to Deep Learning
* Deep Learning Pipeline

Module 2 – Hardware Accelerated Deep Learning
* How to accelerate a deep learning model?
* Running TensorFlow operations on CPUs vs. GPUs
* Convolutional Neural Networks on GPUs
* Recurrent Neural Networks on GPUs

Module 3 – Deep Learning in the Cloud
* Deep Learning in the Cloud
* How does one use a GPU

Module 4 – Distributed Deep Learning
* Distributed Deep Learning

Module 5 – PowerAI vision
* Computer vision
* Image Classification
* Object recognition in Videos.

Conoce a tus instructores

Saeed Aghabozorgi
PhD, Sr. Data Scientist
IBM

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  • Oficial y verificado

    Obtén un certificado con la firma del instructor y el logotipo de la institución para demostrar tus logros y aumentar las posibilidades de conseguir trabajo

  • Fácil de compartir

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  • Incentivo comprobado

    El certificado te da un motivo más para completar el curso

  • Apoya nuestra labor

    edX, una organización sin fines de lucro, se sustenta con los certificados verificados para financiar la educación gratuita para todo el mundo

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas de uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.