Am 14.6.22 fand das zweite Web-Seminar unserer Reihe über Open-Source-Software in den Bereichen HPC, AI und HPDA im Rahmen des EuroCC-Projekts statt. (Der Titel lautete „Open Source Software für Machine Learning Projekte“. Vortragender war der unabhängige IT-Berater Joseph Pareti.
Das Web-Seminar war sehr gut besucht und gliederte sich in folgende Bereiche:
- Vorstellung & Einleitung
- Algorithmen für maschinelles Lernen mittels scikit-learn
- Entwicklung tiefer neuronaler Netze: Pytorch Beispiele
- Engineering-Anwendungen
- Parallelisierung großer neuronaler Netze
- Andere Open-Source-Softwareressourcen
- Zusammenfassung – Q&A
Joseph Pareti gab einen praxisorientierten Einblick in seine Arbeit mit einigen der wichtigsten Open-Source-Software-Lösungen in den Bereichen Natural Language Processing, Deep Neural Networks, Surrogate Models, Physics Informed Neural Networks etc. Diese Auflistung zeigt einige der wichtigsten Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz. Daher sei der Vortrag all denen wärmsten empfohlen, die Open Source Software im Machine Learning einsetzen wollen: Es lohnt sich. schauen Sie rein! Die Präsentation finden Sie unter folgendem Link und eine Aufnahme des Web-Seminars steht auf YouTube: https://youtu.be/h5SC7Y_Q8ns. Doch Vorsicht: Der Vortrag erfordert einige Vorkenntnisse im Bereich AI.
In Kürze erscheint auf der SICOS-Website ein Podcast zum EuroCC-Projekt. – Hören Sie doch mal rein. Podcast – Sicos BW (sicos-bw.de)