Após a conclusão, você poderá efetivamente paralelizar o treinamento de redes neurais profundas usando o Horovod.
Pré-requisitos: Competência na linguagem de programação Python e experiência no treinamento de modelos de aprendizado profundo em Python
Trabalhar com código CUDA®, gerenciamento de memória e aceleração de GPU no sistema NVIDIA DRIVE AGX ™
Após a conclusão, você poderá criar e otimizar componentes de percepção para veículos autônomos usando o NVIDIA DRIVE.
A quantidade de informações que se move através da infraestrutura de telecomunicações do mundo o torna um dos sistemas mais complexos e dinâmicos que a humanidade já construiu. Neste workshop, você implementará várias soluções baseadas em AI para resolver um importante problema de telecomunicações: identificação de invasões de rede.
Implementar três técnicas diferentes de detecção de anomalias: XGBoost acelerado, autoencoders baseados em deep learning e redes adversárias generativas (GANs)
Após a conclusão, você poderá detectar anomalias em grandes conjuntos de dados usando machine learning supervisionado e não supervisionado.
Aprenda a identificar anomalias e falhas em dados de séries temporais, estimar a vida útil restante das peças correspondentes e usar essas informações para mapear anomalias para condições de falha.
Aproveitar a manutenção preditiva para gerenciar falhas e evitar paradas não planejadas e dispendiosas