Machinelearning

🖥 CUDA Programming Course – High-Performance Computing with GPUs

Свежий Бесплатный курс от freeCodeCamp по программированию CUDA.
Этот 12-ти часовой видео курс, с которым вы научитесь программировать с помощью Nvidia CUDA и использовать графические процессоры для высокопроизводительных вычислений и Deep learning.

Содержание:
🔜 (0:00:00) Вступление
🔜 (0:16:52) Глава 1 (Экосистема глубокого обучения)
🔜 (0:37:43) Глава 2 (Настройка CUDA)
🔜 (0:47:03) Глава 3 (Обзор C/C++)
🔜(1:35:47) Глава 4 (Введение в графические процессоры)
🔜 (1:51:40) Глава 5 (Написание ваших первых ядер)
🔜 (3:55:26) Глава 6 (CUDA API)
🔜 (5:35:22) Глава 7 (Быстрое умножение матриц)
🔜 (8:22:36) Глава 8 (Triton)
🔜 (9:04:43) Глава 9 (Расширения PyTorch)
🔜 (9:18:10) Глава 10 (Многослойный персептрон MNIST)
🔜 (11:41:13) Глава 11 (Что изучать дальше?)
🔜 (11:54:38) Заключение

▪Video: https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
▪Code: https://github.com/Infatoshi/cuda-course
▪Github https://github.com/Infatoshi/mnist-cuda
▪Nvidia CUDA in 100 Seconds: https://youtu.be/pPStdjuYzSI?si=WIUc--IpgN-Qi2AP

#cuda #deeplearning #cpp #c #bigdata #courses #бесплатныйкурс

@ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Machinelearning/com.ai_machinelearning_big_data/5710

14.2K viewsedited  Sep 26, 2024 at 08:19

🖥 CUDA Programming Course – High-Performance Computing with GPUs

Свежий Бесплатный курс от freeCodeCamp по программированию CUDA.
Этот 12-ти часовой видео курс, с которым вы научитесь программировать с помощью Nvidia CUDA и использовать графические процессоры для высокопроизводительных вычислений и Deep learning.

Содержание:
🔜 (0:00:00) Вступление
🔜 (0:16:52) Глава 1 (Экосистема глубокого обучения)
🔜 (0:37:43) Глава 2 (Настройка CUDA)
🔜 (0:47:03) Глава 3 (Обзор C/C++)
🔜(1:35:47) Глава 4 (Введение в графические процессоры)
🔜 (1:51:40) Глава 5 (Написание ваших первых ядер)
🔜 (3:55:26) Глава 6 (CUDA API)
🔜 (5:35:22) Глава 7 (Быстрое умножение матриц)
🔜 (8:22:36) Глава 8 (Triton)
🔜 (9:04:43) Глава 9 (Расширения PyTorch)
🔜 (9:18:10) Глава 10 (Многослойный персептрон MNIST)
🔜 (11:41:13) Глава 11 (Что изучать дальше?)
🔜 (11:54:38) Заключение

▪Video: https://www.youtube.com/watch?v=86FAWCzIe_4
▪Code: https://github.com/Infatoshi/cuda-course
▪Github https://github.com/Infatoshi/mnist-cuda
▪Nvidia CUDA in 100 Seconds: https://youtu.be/pPStdjuYzSI?si=WIUc--IpgN-Qi2AP

#cuda #deeplearning #cpp #c #bigdata #courses #бесплатныйкурс

@ai_machinelearning_big_data