'PyTorch ile Neural Network'ler ve Yüksek Başarımlı Hesaplama Altyapısında Uygulamalar
Zoom
Eğitimin video kaydına YouTube kanalımızdan ulaşabilirsiniz.
Organizasyon: ODTÜ ve TÜBİTAK ULAKBİM
Etkinlik Türü: Eğitim
Eğitimin Modeli: 100% çevrim içi
Süre: 2 Saat
Konu: PyTorch Tabanlı Derin Öğrenme ve Süper Bilgisayarlarda Uygulama
Eğitim Seviyesi: Orta düzey
Genel Bilgi: Bu eğitim, PyTorch kullanarak sinir ağları oluşturma ve bu modelleri yüksek başarımlı hesaplama (HPC) altyapılarında çalıştırma konularını kapsamaktadır. Katılımcılar, temel sinir ağı yapılarını öğrenmenin yanı sıra, TRUBA gibi süper bilgisayar ortamlarında PyTorch tabanlı derin öğrenme projelerinin nasıl yürütüleceğini uygulamalı olarak deneyimleyeceklerdir.
Ajanda:
-
1. Oturum:
-
Sinir ağlarının temel kavramları ve PyTorch mimarisi
-
Eğitim ve test aşamaları, veri yükleme ve model değerlendirme
-
-
2. Oturum:
-
TRUBA tanıtımı, SLURM ile iş gönderimi
-
HPC üzerinde PyTorch uygulama örnekleri ve sonuçların analizi
-
Dil: Türkçe
Süre: 2 Saat
Ön Koşul:
-
Python programlama diline temel düzeyde aşinalık
-
Derin öğrenme kavramlarına genel bir anlayış
-
Linux komut satırıyla temel düzeyde etkileşim bilgisi (tercihen)
Öğrenme Hedefleri:
Bu kursa katılarak şunları öğreneceksiniz:
-
PyTorch ile temel sinir ağı mimarilerinin nasıl geliştirileceğini
-
HPC ortamlarında Python projelerinin nasıl çalıştırılacağını
-
TRUBA sistemine erişim ve iş gönderim süreçlerini
-
Gerçek dünya uygulamalarında HPC destekli model eğitiminin nasıl yürütüldüğünü
Eğitmenler: Adnan Harun Doğan, ETH Zürich, Sensing Interaction and Perception Lab
Eğitmen Hakkında Bilgi: Adnan Harun Doğan, Orta Doğu Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünde yüksek lisans mezunudur. Uzmanlık alanları derin öğrenme, görüntü işleme ve matematiksel (numerik) optimizasyon yöntemleridir. Şu anda çalışmalarını ETH Zürich'te "Sensing Interaction and Perception Lab" araştırma grubunda sürdürmektedir.
İletişim: ncc@ulakbim.gov.tr
-------
Disclaimer
Sadece EuroHPC JU katılımcı ülkelerinde (Türkiye gibi) yaşayan ve çalışan katılımcılar etkinliğe katılım sağlayabilir.( https://eurohpc-ju.europa.eu/about/discover-eurohpc-ju_en)
Yalnızca resmi e-posta adresleri (çalıştığınız kurum e-posta adresi veya edu uzantılı üniversite e-posta adresleri) kayıt için kabul edilmektedir; kişisel veya jenerik e-posta adresleri (gmail, hotmail, yahoo gibi) kabul edilmemektedir.
------
Bizi X ve LinkedIn hesaplarımızdan takip edebilirsiniz. YouTube kanalımıza abone olmayı unutmayın!
- Twitter: https://twitter.com/EuroCC_Turkey
- LinkedIN: https://www.linkedin.com/company/eurocc-turkey
- YouTube: https://www.youtube.com/c/EuroCCTurkey
Acknowledgments
This event was supported by the EuroCC 2 and EuroCC4SEE projects, which received funding from the European High-Performance Computing Joint Undertaking (JU) under grant agreements No. 101101903 and No. 101191697, respectively. The JU receives support from the Digital Europe Programme and Germany, Bulgaria, Austria, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, Greece, Hungary, Ireland, Italy, Lithuania, Latvia, Poland, Portugal, Romania, Slovenia, Spain, Sweden, France, Netherlands, Belgium, Luxembourg, Slovakia, Norway, Türkiye, Republic of North Macedonia, Iceland, Montenegro, Serbia.
