Corso di formazione “Intelligenza Artificiale – Avanzato”

Presentazione

Il corso, composto da due diversi moduli, ha lo scopo di fornire una panoramica del mondo del Deep Learning, strettamente legato alla tecnologia abilitante del supercalcolo (HPC).

  • Il primo modulo sarà volto a fornire una panoramica generale sulle principali architetture di reti neurali utilizzate in diversi ambiti applicativi, affiancando alla spiegazione teorica sessioni pratiche di esercizi allo scopo di rendere i partecipanti autonomi nell’uso di tali algoritmi.
  • Nel secondo modulo verranno fornite le conoscenze di base per l’utilizzo di una macchina HPC al fine di comprenderne le potenzialità nell’ambito di applicazione discusso nel primo modulo.  Successivamente verranno forniti alcuni casi d’uso per motivare l’utilizzo di HPC in ambito DL. In una sessione pratica verranno implementati alcuni modelli di DL su infrastruttura HPC.

Destinatari del corso

Il percorso formativo è dedicato a persone con background tecnico-scientifico, competenze base di linguaggi di programmazione, familiarità con sistema operativo Linux e con i concetti base del Machine Learning, interessate a vedere e provare tecniche avanzate di Deep Learning utilizzando HPC.

Contenuti

  • Le diverse  tipologie di dati
  • Principali problemi legati ai dati
  • Architetture di reti neurali (CNN, GAN, RNN,…)
  • Concetti base di HPC

Docenti

  • Domitilla Brandoni
  • TBD

Info e modalità di fruizione

Il corso prevede due giornate in presenza (durata 12 ore). Le date sono in corso di definizione.

Programma del corso

Durata: 12 ore, in 2 giornate

Modulo 1

Obiettivi: il primo modulo sarà dedicato all’introduzione dei concetti legati al deep learning e alle principali architetture di reti neurali, nonché all’implementazione dei modelli descritti in linguaggio Python.
Contenuti: (1) Introduzione alle principali problematiche relative ai dati; (2) Descrizione dell’architettura di alcuni modelli di reti neurali; (3) Esercitazione in linguaggio Python sui modelli descritti

Modulo 2

Obiettivi: nella prima parte verranno fornite alcune conoscenze di base in ambito HPC. In una sessione pratica verrà mostrato come interagire con un supercomputer (login, caricamento dati, esecuzione del codice).Nella seconda parte verranno descritti alcuni casi d’uso per motivare l’uso di HPC in ambito DL. In una sessione pratica verranno implementate alcune reti neuralisu infrastruttura HPC.
Contenuti: (1) Introduzione all’HPC; (2) Esercitazione in ambiente HPC; (3) Esercitazione su modelli di machine learning in ambiente HPC

Sei interessato a partecipare?

Scrivici all’indirizzo training_eurocc_italy@cineca.it