Il corso andrà nel dettaglio delle moderne tecniche di Intelligenza Artificiale (IA) utilizzate in ricerca e produzione, concentrandosi sia sulla teoria alla base degli algoritmi sia su esempi pratici eseguiti su un supercomputer. I codici che verranno scritti ed eseguiti durante il corso riguarderanno sia allenamenti sia predizioni utilizzando reti neurali artificiali in grande e piccola scala. Verranno anche analizzate le tecniche di Natural Language Processing e Computer Vision.
Intelligenza Artificiale e Supercalcolo
Applicazioni e casi d’uso del 5G e delle Tecnologie Emergenti
LE TECNOLOGIE TRATTATE NEL CORSO:
AI
DATA
Mar 22
- Mar 22
IN RIPROGRAMMAZIONE
LUOGO
CTE NEXT
MODALITÀ
Aula
LIVELLO
Base
ORE
16
N° MIN. PAX.
6
VERTICALE
Smart Road, Urban Air Mobility, Industry 4.0, Servizi Urbani Innovativi
Programma
Introduzione al Machine Learning e ai principali algoritmi persupervised e unsupervised learning.
Introduzione al parallelismo.
Interfacciarsi con un supercomputer: scheduler, jobscripts
Intro: Deep Learning & Neural Networks
Data Parallelism vs Model parallelism
Horovod
Obiettivi formativi
Conoscenze di esempi di algoritmi dimachine learning e gestione dati
Conoscenze benefit HPC per ML e AI
Conoscenze relative ai training e glihyperparameter
Conoscenze su come eseguire AI su HPC
Conoscenze teoriche e pratiche di trainingdistribuito
A chi è rivolto il corso?
Imprenditori, Top/Middle Managers, Dirigenti e Responsabili di funzione;Responsabili area strategia, sviluppo business, area tecnica, area R&I;Tecnici, Impiegati, Responsabili di aree tecniche, Team Leaders e Project Managers;Startupper e aspiranti imprenditori
Prerequisiti
Conoscenza di Python.
Familiarità con algoritmi di MachineLearning.
Capacità di eseguire codice su macchinaLinux.
Conoscenze base di Machine Learning eReti Neurali
