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研究科学家/博士后研究员（M-F-D）外部工作...
•计算生物学，生物信息学，化学形式，计算（BIO）化学或生物物理学或可比领域的文凭或硕士学位•以下一个领域的深刻知识：编程语言（Python，C/C ++）（Python，C/C ++）（Python，C/C具有最先进的机器学习方法（深度学习，积极学习和强化学习）•以前的化学信息学经验将是一个优势，但不是先决条件。•了解生化和酶学方法，例如酶特征和蛋白质变形，是一个优势•创造性，好奇，面向团队和热情的个性
CălinDiaconu 2024 性别预算 fabio tosi-
• Final Grade: 98/110 • Graduationthesis: LATENTREPLAY-BASEDON-DEVICECONTINUALLEARN- ING USING TRANSFORMERS ON EDGE ULTRA-LOW-POWER IOT PLATFORMS - The thesis explored PULP deployment solutions for continual learn- ing (CL) methods applied on Visual Transformers (ViT) by extending the PULP TrainLib library to support ViT, and by experimenting with latent replay and associated CL methods on transformers.它是用Python和C编写的，它使用了Pytorch库。•课程工作：AI的体系结构和平台；图像处理和计算机视觉；自然语言处理；机器学习和深度学习；组合，决策和优化；乐趣 - aiinindustry; AI的语言和算法； AI的统计和数学方法。
量子机器学习
描述 本课程介绍用于解决实际问题的基本经典和量子机器学习算法。经典机器学习算法使用基于 Python 的 Sci-Kit Learn 和/或 PyTorch/Ten- sorFlow 进行编程。介绍了量子电路的元素（量子比特、单量子比特门、双量子比特门和量子算子）。使用量子编程语言（三种选项之一：Qiskit、Pennylane 或 #q）来实现量子机器学习算法。然后，通过 IBM Q Experience、Ama- zon Bracket 或 Xanadu Pennylane 等云服务，使用量子模拟器和/或真实量子计算机研究和编程混合经典和量子算法。 课程目标 本课程旨在让学生
Supermicro AI/ML 与 Horovod
Horovod 是一个开源框架，用于在数百个 GPU 上并行扩展深度学习训练。它是一种基于环式全归约算法的分布式可扩展深度学习训练框架，利用高性能计算 (HPC) 技术（例如 MPI、数据并行等）在本地和云部署中的多个设备和节点上高效扩展。此外，它还支持运行支持 GPU 的 AI/ML 框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet。本文介绍了使用 ResNet50 基准在八台支持 GPU 的 Supermicro 8U SuperBlade 服务器上运行图像分类的测试，展示了跨多个节点的分布式工作负载的高吞吐量。
Azure AI 和高级分析功能
UST 经验丰富的数据科学家、AI 工程师和机器学习开发人员为您的组织提供最佳实践，并帮助您快速掌握最新的 Microsoft Azure 机器学习功能 - 快速轻松地构建、训练和部署机器学习模型。他们的专业知识可帮助您利用尖端技术，如自动化机器学习、Fairlearn、Jupyter、Visual Studio Code 框架（如 PyTorch Enterprise、TensorFlow 和 Scikit-learn）。借助自动化机器学习和拖放界面等低代码和无代码工具，您可以扩展数据科学团队并更快地生成模型。此外，使用 ONNX Runtime，您可以使用 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 轻松大规模部署并最大化机器学习推理。
以人工智能赋能企业：进入选择时代
戴尔和 AMD 的合作提供的是一个统一的硬件和软件生态系统，旨在让开发人员能够轻松高效地创建结合迁移学习、微调和推理的端到端 AI 解决方案。在 Hugging Face 的支持下，我们现在拥有越来越多的模型组合，这些模型可在搭载 AMD EPYC™ 处理器或 AMD Instinct™ MI300X 加速器的戴尔 PowerEdge 服务器上运行，以便开发人员可以进行微调、应用迁移学习和部署以进行推理。对 AMD ROCm™ 和 AMD ZenDNN™ 的投资以及与 PyTorch、Tensorflow 和 ONNX Runtime 框架的合作，是应用 AI 开发人员体验 AI 民主化的根本推动因素。下面的堆栈图详细介绍了构成戴尔和 AMD 统一 AI 生态系统的组件。
外部工作广告reg.-nr. 5-617/25-D
•在结构生物信息学，分子和结构生物学领域的非常好的实用和理论知识；具有编程语言（例如Python，C/C ++，Java）和UNIX/Linux的全部工作能力的全面工作能力•机器学习和深度学习方法（Pytorch，Tensorflow等）非常好的理论和实践知识（•分子模拟技术的良好理论和实践知识（分子动力学或蒙特卡洛方法）•蛋白质设计领域的知识和现代生成模型以及高性能计算系统的优势是一个优势•非常良好的书面和口头语言技能•结构性和可靠的工作方式，以及良好的团队和沟通能力，以及跨度的跨度和多样性，•多样性地与多样化的态度，跨越多样性。
t独立研究人员b解决医疗保健
传统的医疗保健系统具有Grapp和次优结果。However, the em towards value-based treatment, empowerin healthcare equipment and devices now i providing a rich resource for ML-driven p contemporary healthcare, emphasizing its p study presents a robust predictive model various parameters, leveraging extensive algorithms, including Logistic Regression Boost (accuracy: 0.78125), and PyTorch (a accuracies underscore the effectiveness of t patient outcomes.超出了ML的技术ASPE，可用于各种医疗保健利益相关者。我们的发现说明了实质性的潜在系统。在医疗机构生态系统中采用ML，以支持复杂的医疗需求的可持续性。本文SIG实验阶段，展示了ACH解决了以前提供的研究医疗创新知识的局限性。
comp4026计算机视觉和模式识别（3,2,1）
CILOS类型TLA 1-3学生将通过讲座和教程学习计算机视觉和模式识别知识。为了帮助学生有良好的了解，将设计实验室会议，以便学生可以在讲座中运用他们所学的知识。此外，书面作业，实验室练习和最终考试将旨在评估学生的理解水平。1-4根据他们学到的计算机视觉和模式识别理论，要求学生使用API（例如OpenCV和Pytorch）开发应用程序原型。还要求学生对其项目进行初步演示和最终正式演讲。在这两种情况下，讲师，助教和其他学生都会提出与他们的项目有关的问题。以这种方式，我们可以评估他们对计算机视觉和模式识别的理解以及他们提出的方法。评估：