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CS 375-002：机器学习简介
[讲师的描述]：机器学习开发了计算机程序，可以通过利用现有数据并从环境中取出反馈来提高其性能。基于ML的系统已经超过了几个任务的人类绩效，包括图像医学图像分类和象棋和GO等游戏。ML还取得了更复杂的任务，例如自然语言处理或自动驾驶车，甚至还制作了模仿人类艺术家风格的艺术！本课程对构成这些壮观发展的核心的基本ML概念和算法提供了强烈的介绍。它将带您参观从基本数学概念和算法到最近的一些发展，例如深神经网络。 您将通过动手分配和项目获得尖端的ML开发工具，例如Scikit-Learn和Pytorch，这些作用和项目将灌输工作和立即适用的ML方法知识，并将为您准备更高级的ML课程。深神经网络。您将通过动手分配和项目获得尖端的ML开发工具，例如Scikit-Learn和Pytorch，这些作用和项目将灌输工作和立即适用的ML方法知识，并将为您准备更高级的ML课程。
专业服务-brochure-en-v2-0.pdf
技术堆栈：Python，Pytorch，Tensorflow，Keras，Scikit-Learn，Xgboost，onnx |自然语言处理（NLP）：NLTK，Spacy，Gensim，Openai，Huggingface |计算机视觉：OPENCV，枕头，Tensorflow Hub，DeepFace，Midas，Paddleocr |推荐系统和语义搜索：矢量数据库（Milvus，Chromadb）| MLOPS：Azure ML Studio，AWS SageMaker，MLFlow
Caitao ZhanCaitao Zhan
Python和C ++是我最常用的语言。我也有C＃，Java，C和Matlab的经验。机器学习：Pytorch，Scikit-Learn和ML.Net。量子：量子网络模拟器NetSquid，量子开发SDK Qiskit和量子机学习库Torchquantum。GPU编程：CUDA和NUMBA。软件定义的无线电：GNU无线电。数据库：MySQL和SQLite。凸优化：Or-Tools和Cvxpy。
SOL：无需更改源代码即可轻松实现对 AI 框架的设备支持
摘要 — 现代高性能计算集群严重依赖加速器来克服 CPU 有限的计算能力。这些超级计算机运行来自不同领域的各种应用程序，例如模拟、数值应用程序或人工智能 (AI)。因此，供应商需要能够在其硬件上高效地运行各种各样的工作负载。在 AI 领域，这种情况尤其加剧，因为存在许多流行的框架（例如 PyTorch、TensorFlow 等），这些框架没有通用的代码库，并且功能可能有所不同。这些框架的代码发展迅速，因此跟上所有变化的成本很高，并且可能迫使开发人员不断进行上游更新。在本文中，我们探讨了如何在不更改框架源代码的情况下在 AI 框架中提供硬件支持，以最大限度地减少维护开销。我们介绍了 SOL，这是一种 AI 加速中间件，它提供了一个硬件抽象层，使我们能够透明地支持异构硬件。作为概念验证，我们为 PyTorch 实现了 SOL，它有三个后端：CPU、GPU 和矢量处理器。索引术语 — 人工智能、中间件、高性能计算
在多...
I n多名强化学习，搜索者通常会面临一个具有挑战性的权衡：使用需要基础计算资源的复杂环境，或者更简单的dy-namics进行加急执行，尽管以可转让的成本来实现更现实的任务。该媒介会挖掘可矢量环境的潜力，从而使平行环境推出并完全利用现代GPU的平行化能力。我们提出了各种RL环境库的比较，高点其功能和限制，以端到端硬件加速培训管道。我们观察到，最常用的RL算法库尚未完全包含最终到端硬件的训练管道，以及用于硬件加速的框架与机器学习中的框架之间的有限交叉兼容：Pytorch，Pytorch，Tensorflow，Tensorflow，Tensorflow，tensorflow和Jax，jax，jax，limits for Mix and Matchers for Mix and Matchers and and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar rar and rar rar rar rar rar rar rar rar rar rar and rar rar。
v5-9-Advanced-Deep-Learning.pdf
•在Pytorch/keras/tensorflow中使用和实施深度学习模型•对深度学习理论的高级了解•将深层序列模型应用于文本和时间序列数据•了解生成模型的优势•理解和开发模型•概率深度学习中的模型•认识到可能的强化学习领域•反映了高级学习的可能性，反映了高级学习的
穆罕默德·赛义德卡泽米·阿尔德比利
我是博洛尼亚大学的博士后研究员，拥有电子、电信和信息技术工程博士学位。我的研究重点是高性能计算系统的设计、分析和管理。我在 MLOps、机器学习、深度学习、Python、PyTorch、PySpark、Dask、TensorFlow、预测模型、大数据、并行编程和统计数据分析方面拥有六年的行业经验和技能。我热衷于利用我的专业知识推动创新并提高我所在领域的知识。