Os avanzamos que del 29 al 30 de Octubre participaremos en AIshow, la primera conferencia y exposición enfocada exclusivamente en presentar las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) y en analizar las repercusiones que éstas tienen en las empresas.
AIshow reunirá a investigadores y profesionales de diversos campos con el propósito de explorar las interacciones y los impactos prácticos de la Inteligencia Artificial
AIshow es una cita ineludible para cualquier empresario o profesional del sector de la inteligencia artificial, MACHINE LEARNING & VISION BUSINESS INTELLIGENCE DATA & ANALYTICS entre otros campos. Año tras año, se consolida cómo la conferencia de Inteligencia Artificial (IA) para los expertos en Deep Learning, Big Data, y Data Scientist.
Ponencia patrocinada.
Martes 29 de Octubre 10:15-10:45
Miguel Martínez
Deep Learning Solution Architect at NVIDIA
RAPIDS – GPU Powered Machine Learning.
GPU acceleration has been at the heart of scientific computing and artificial intelligence for many years now. GPUs provide the computational power needed for the most demanding applications such as Deep Neural Networks, nuclear or weather simulation. Since the launch of RAPIDS in mid-2018, this vast computational resource has become available for Data Science workloads too.
The RAPIDS toolkit, which is now available on the Databricks Unified Analytics Platform, is a GPU-accelerated drop-in replacement for utilities such as Pandas/NumPy/ScikitLearn/XGboost. Through its use of Dask wrappers the platform allows for true, large scale computation with minimal, if any, code changes.
The goal of this talk is to discuss RAPIDS, its functionality and architecture, providing on many occasions several orders of magnitude acceleration versus its CPU-only counterparts.
BIO: Miguel Martínez es un arquitecto de soluciones en aprendizaje profundo de NVIDIA, concentrado en RAPIDS. Anteriormente profesor en Udacity’s Artificial Intelligence Nanodegree. Tiene una amplia trayectoria y experiencia en servicios financieros, principalmente enfocados en pagos y canales.