Curso en Vídeo
Intel DevCloud para Machine Learning
4 Módulos | 12 horas | Recursos
La duración estimada del curso son 12 hrs
Este curso de Machine Learning mostrará las herramientas de Intel incluidas en oneAPI para desarrolladores de aplicaciones y científicos de datos que quieran beneficiarse de aceleraciones considerables en arquitecturas de Intel. Las herramientas disponibles en la Toolkit AI Analitics aceleran el flujo de trabajo en los desarrollos de IA y analítica de datos desde un extremo al otro mediante librerías optimizadas ejecutables en Python desde las conocidas pandas, numpy, scipy para tratamiento de datos hasta Scikit-learn para aprendizaje automático.
Temario
¿Qué vamos a tratar en el curso?
Ver contenido
- Introducción
- Reto de la programación
- oneAPI
- Intel oneAPI AI Analitics Toolkit
- Motivación
- Aprendizaje Automático
- Juego sencillo
- Programación
- Aprendizaje
- Python
- Niveles de paralelismo
- Computación heterogénea
- Intel DevCloud
2.1 Introducción a Intel DevCloud
- Introducción
- Reto de la programación
- oneAPI
- Intel oneAPI AI Analitics Toolkit
- Intel® VTune™ Profiler
- Intel® Advisor
- Intel DevCloud
- Cuenta en DevCloud
- Introducciones accesos DevCloud para oneAPI
- Pasos
- Acceso al Cloud
- Obtener una nueva cuenta
- Datos personales
- Término y Condiciones
- Correo electrónico
- Acceso a Plataforma de DevCloud
- Testear DevCloud
- Modos de acceso
- Conexión a DevCloud
- Linux
- Windows
- Visual Code
- Jupyter-Notebooks
- Entorno Jupyter
- Ejercicios
- Ejecución en terminal (sistema colas)
- Job
- Colas
- Hands-on
2.2 Cuadernos Jupyter y Pandas
- oneAPI en ML
- Introducción
- Beneficios de la aceleración de AI de software
- Propuesta Intel oneAPI
- Jupyter Notebooks
- Cuadernos
- Celdas y ejecución
- Celdas mágicas
- Pandas
- Introducción
- Estructuras de datos
- Indexación
- Tipos de datos en pandas
- Imputaciones en pandas
- Creación de DataFrames
- Indexación en los DataFrame
- Lectura de datos con Pandas
- Asignar nuevos datos a un DataFrame
- Aplicando una función
- Concatenar Dos DataFrames
- Operaciones estadísticas
- Visualización
- Introducción
- Gráfico sencillo con Matplotlib
- Gráfico personalizado
- Optimizaciones
- Vectorización
- Vectorización empleando máscaras
- Hands-on
3.1: Introducción a Aprendizaje Automático
- Introducción
- Introducción
- Juego sencillo
- Programación
- Aprendizaje
- Ejemplo
- Definición
- Tipo de Aprendizaje Automático
- Conceptos
- Sobreajuste-overfitting
- Vocabulario
- Datos de mala calidad
- Medición de calidad
- Mejora del modelo
- Datasets
3.2: Librería Scikit-Learn
- Introducción
- Introducción
- Python y Ciencia Datos
- Python scikit-learn
- Scikit-learn
- oneAPI
- oneAPI
- Intel oneAPI AI Analytics Toolkit
- Extensión de Intel para Scikit-learn
- Introducción
- Alternativas
- Alternativas (cont)
- Algoritmos soportados
- Caso de uso
- Orden de parcheado e imports
- Ejemplo de distribución para entrenamiento y testeo
- Ejemplo para K Nearest Neighbor
- Hands-on
3.3: Librería Numpy
- oneAPI en ML
- Introducción
- Beneficios de la aceleración de AI de software
- Propuesta Intel oneAPI
- Machine Learning
- Numpy
- Numpy (vectorización)
- Numpy (acelerada en oneAPI)
- Python
- Vectorización
- Uso memoria ineficiente
- Uso memoria eficiente y SIMD
- Como puedo “reformular” el código a Numpy
- Consejos
- Paquete intel-numpy
- Instalación
- Uso eficiente de numpy
- Como crear arrays
- Hands-on
- ufuncs
- Ejemplo: Ufuncs
- Indexación sofisticada
- Máscaras con Numpy
- Numpy Aggregations
- Funciones “Numpy aggregation”
- Numpy broadcasting
- Numpy where
- Select
- Cuando los bucles no son vectorizables
3.4: Visión general de Algoritmos de ML
- Introducción
- Introducción
- Programación
- Aprendizaje
- Definición
- Tipo de Aprendizaje Automático
- Algunos ejemplos
- Extensión de Intel para Scikit-learn
- División del data-set
- Entrenamiento y validación
- Orden de parcheado e imports
- Clasificación y regresión
- Aprendizaje supervisado
- Regresión
- Clasificación
- Regresión
- Regresión lineal
- K Regresión lineal
- Regresión lineal como clasificador
- Regresión lineal
- Introducción a regresión logística
- Ejemplo regresión logística
- Clasificación
- Clasificación
- K Nearest Neighbors Classification
- Comparativa entre Regresión linear y KNN
- Reducción dimensionalidad
- Reducción de dimensionalidad
- PCA
- Clustering
- Clustering
- Kmeans
- Hands-on
3.5: Aceleración de ML en CPU
- Introducción
- Introducción
- Tipo de Aprendizaje Automático
- Algunos ejemplos
- oneAPI
- Extensión de Intel para Scikit-learn
- Orden de parcheado e imports
- Clasificación
- K Nearest Neighbors Classification
- Hands-on
- Clustering
- Clustering
- KNN
- Hands-on
- PCA
3.6: Aceleración de ML en GPU
- Intel Extensions para Scikit-learn
- Introducción
- Alternativas
- Alternativas (cont)
- Algoritmos soportados
- Orden de parcheado e imports
- Ejemplo para K Nearest Neighbor
- Uso de Intel GPUs
- Data Parallel y Python
- Data Parallel Control-dpctl
- Selección de dispositivos
- Preparar los datos
- Hands-on
- Algoritmos disponibles
4.1: Data Parallel Extensión para Python
- Introducción
- Reto de la programación
- oneAPI
- Intel oneAPI AI Analitics Toolkit
- Intel® VTune™ Profiler
- Intel® Advisor
- Intel DevCloud
- Motivación
- Python
- Niveles de paralelismo
- Computación heterogénea
- Data Parallel para Python
- Compute-Follows-Data
- Copia datos entre memorias
- Ecosistema actual Data Parallel para Python
4.2: Data Parallel C++/SYCL
- Intel oneAPI
- Introducción
- SYCL y DPC++
- ¿Qué es Data parallel C++?
- ¿Qué SYCL?
- Impementaciones de SYCL
- DPC++ Extiende sycl 1.2.1
- Pseudo-código
- Kernels Paralelos
- Hands-on
- Kernels paralelos básicos
- ND-Range Kernels
- Colas
- Tipos colas
- Ejemplo cola
- Recordatorio C++
- Grupo Comandos
- Colas
- Envío a cola
- Modelo memoria
- Memoria
- Manejo de datos
- Manejo datos (Buffer & Accesors)
- USM
- Manejo Explícito
- Manejo Explícito de memoria (USM)
- Buffer/accessor vs USM
- Hands-on
- Niveles de paralelismo
- Kernels
- Kernels Paralelos
- Kernels paralelos básicos
- ND-Range Kernels
- Ejemplo de código
- Anatomía código
- Multiplicación matrices
- Hands-on
- Modelo ejecución
- Modelo Ejecución
- Colas en orden
- Colas en fuera de orden
- Manejo de errores
- Otros recursos
4.3: Extensiones de Data Parallel para Python: dpctl, dpnp y numba
- Introducción
- Reto de la programación
- oneAPI
- Computación heterogénea
- Data Parallel para Python
- Ecosistema actual Data Parallel para Python
- dpctl
- Data Parallel Control-dpctl
- Manejo de dispositivos
- Selección de dispositivos
- Creación de cola
- Manejo de Memoria USM
- Hands-on
- Data parallel con dpnp
- Datos escalares y arrays
- Extensión Data Parallel para NumPy-dpnp
- Gestión de datos y cómputo
4.4: Data Parallel Extension en Numba
- Introducción
- Reto de la programación
- Intel oneAPI AI Analitics Toolkit
- Python
- Computación heterogénea
- Numba
- Numba
- Extensión Data Parallel para Numba
- Numba-dpex
- Descarga kernel usando @njit
- Loop-explícito @njit
- Numba-dpex
- Hands-on
- Control del offloading
- Numba-dpex: kernels explícitos
- Kernels explícitos
- Numba-dpex: kernels explícitos
- Hands-on
- Kmeans
Objetivos de la formación
Productos y versiones
Detalles y Coste
Audiencia
El curso está destinado a todo aquellas personas que trabajen con grandes volúmenes de datos para su análisis y procesamiento: científicos de datos, investigadores en IA, desarrolladores de aplicaciones IA y ML.
Modalidad
- Curso en vídeos
- No hay costes de desplazamiento
- Acceso al curso las 24 horas
Duración
Coste
Ahora en promoción especial por 99 € + IVA.
Puede salirte gratis en agradecimiento a tu confianza, si renuevas o adquieres nuevas licencias de Intel Software en Danysoft a partir del 1 de diciembre de 2023.
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