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Data Pipeline Deep Learning

Presencial
Porto
11 Out 2021

  A 13 Out 2021

Laboral

Horário: das 09h30 às 17h30

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Este curso tem como objetivo dotar os participantes das competências, conhecimentos e técnicas necessárias à construção de uma pipeline capaz de treinar, validar e monitorizar a performance de modelos de deep learning utilizando a framework Pytorch.

De salientar que não serão leccionados conteúdos relacionados com a construção dos modelos, mas sim com a optimização do pipeline de dados e monitorização da performance dos modelos durante o seu treino.

Objetivos

No final da ação de formação os participantes deverão estar aptos a:

  • Preparar os dados para serem consumidos por um modelo de deep learning
  • Compreender os fundamentos e conceitos de datasets, transformers e data loaders em Pytorch
  • Paralelizar o treino de um modelo
  • Visualizar a performance do modelo fazendo uso do Tensorboard

Destinatários

  • Este curso destina-se a todos os data scientists e/ou developers que desejam optimizar e monitorizar o treino dos seus modelos de deep learning construidos em Pytorch.

Pré-Requisitos

  • Conhecimentos de programação orientada a objetos nomeadamente com Python

Programa

  • Introduction
  • Dataset
  • Data Loader
  • Training Parallelization
  • Tensoboard

Introduction

  • What is Pytorch?
  • What is Tensorboard?
  • Installing Pytorch

Dataset

  • Introduction to datasets in Pytorch
  • Datasets in Torchtext
  • Datasets in Torchvision
  • Custom Dataset
  • Transforms

Data Loader

  • Introduction to data loaders in Pytorch
  • Batching the data
  • Shuffler and sampler
  • Single and multi process data loading
  • Memory pinning
  • Best practices

Training Parallelization

  • Model Parallelization
  • Data Parallelization
  • Distributed Data Parallelization
  • Best practices

Tensoboard

  • Tensorboard setup
  • Writing to tensorboard
  • Model inspection
  • Training and Validation performance visualization
  • Embedding Projector

Outras datas e horários

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Data Pipeline Deep Learning

Data & Analytics | 21h - Laboral: das 09h30 às 17h30


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