This course will complete the GPU specialization, focusing on the leading libraries distributed as part of the CUDA Toolkit. Students will learn how to use CuFFT, and linear algebra libraries to perform complex mathematical computations. The Thrust library’s capabilities in representing common data structures and associated algorithms will be introduced. Using cuDNN and cuTensor they will be able to develop machine learning applications that help with object detection, human language translation and image classification.
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Spezialisierung GPU ProgrammingJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Kurs 4 von 4 in
Stufe „Mittel“
Data Science, Algorithms, and/or programming background
Ca. 25 Stunden zum Abschließen
Englisch
Was Sie lernen werden
You will learn to develop software that performs high-level mathematics operations using libraries such as cuFFT and cuBLAS.
You will learn to use the Thrust library to perform a number of data manipulation and data structures that abstract away memory management.
You will learn to develop machine learning software for a variety of purposes using neural networks modeled using the cuTensor and cuDNN libraries.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Data Science
- Artificial Neural Network
- Machine Learning
- C++
- Linear Algebra
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
5 Stunden zum Abschließen
Course Overview
5 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 19 min)
4 Stunden zum Abschließen
cuFFT
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 33 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
CUDA Linear Algebra
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 26 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
The CUDA Thrust Library
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 32 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
Über den Spezialisierung GPU Programming
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wie erfolgen Rückerstattungen?
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