自強課程

課程名稱

【AI人工智慧/機器、深度學習/平行運算】 CUDA平行運算技術及程式優化與TensorFlow深度學習(Deep Learning)應用實作實戰班熱烈招生中

(講師DEMO)

AI人工智慧圍棋程式「AlphaGo」迎戰世界第一棋王柯潔，於2017年05月寫下三戰全勝紀錄；加上近期的虛擬/擴增實境（VR/AR）與自動駕駛技術造成科技界的高度關注，變成最夯的熱門話題。上述這些發展成果是拜機器學習的分支「深度學習」這項現代人工智慧技術出現大爆炸般的發展。但決定這些AI人工智慧能不能獲得更好發揮的關鍵，不只得靠機器學習的幫忙，甚至得借助深度學習的類神經演算法，才能加深AI人工智慧未來的應用。這也使得近年來，GPU開始在一些AI人工智慧應用當中逐漸嶄露頭角。這是因為不論是AI、VR/AR，還是自動駕駛技術的應用，雖然各有不同用途，但他們普遍都有一個共同的特色，都是需要大量平行運算（Parallel Computing）的能力，才能當作深度學習訓練模型使用，或者是將圖形繪製更貼近真實呈現。那 NVIDIA 的 CUDA 平行運算平台其擁有突破性優異性能的表現，可以達到創新功能，為消費者、教育者、科學家和設計師開創出嶄新體驗。

課程代碼：

07C046

上課時間：

8/28 (二)、9/4 (二)、9/11(二 ) 9:00~17:00共21小時

上課時數：

21 小時

上課地點：

台北教育中心(台北市中正區博愛路80號3樓)

課程費用：

12000元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 11500 元
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 200 點

課程特色：

CUDA是NVIDIA所開發的一種廣泛運用的平行運算架構，能讓繪圖處理器擁有足夠的能力，來解決複雜的運算問題。現今的C/C++程式設計師可以使用最普及的高階程式語言C&C++語言來撰寫CUDA架構的程式，且能以極佳的效能，讓程式在支援CUDA的處理器上運作執行。本課程詳細介紹CUDA架構、記憶體架構、常用API範例介紹、平行運算設計技巧、CUDA實作練習

修課條件：

熟悉 C&C++ 程式語言，或上過【嵌入式 IOT C &C++程式設計實戰與應用班】(模組A+B)

課程大綱：

1. Introduction CUDA & CUDA環境建置與設定：Why is parallel computing important?、What Is the CUDA Architecture?、Why is it important?、Using the CUDA Architecture、Applications of CUDA
2. 介紹GPU平行運算(Introduction Parallelism with GPUs): 傳統的串行程式(Traditional Serial Code)、串行/平行化問題(Serial/Parallel Problems)、平行性的類型(Types of Parallelism)[ Data-based and Task-based ]
3. 第一支CUDA程式(First CUDA Program ): HELLO_WORLD、CUDA Kernel Call、Passing Parameters
4. CUDA 查詢設備和使用設備屬性(Querying Devices and Using Device Properties)5. Host、Device、Grids, Blocks, and Threads/ Threading Model
6. 編程模型(Programming Model)：Kernels、Thread Hierarchy、Memory Hierarchy、Heterogeneous Programming
7. CUDA架構之記憶體處理(Memory Handling with CUDA) : Registers、Local Memory、Caches、Device Memory、Shared Memory、Constant Memory、Global Memory、Texture Memory
8.CUDA C平行運算程式設計 (Parallel Programming in CUDA C): Summing Vectors、A Fun Example
9. 線程合作(Thread Cooperation ): Splitting Parallel Blocks、Shared Memory and Synchronization
10. Atomics
11. 常見的CUDA C語言擴展(Common CUDA C Language Extensions)：Function Type Qualifiers、Variable Type Qualifiers、Built-in Vector Types、Built-in Variables、Memory Fence Functions、Synchronization Functions、Mathematical Functions、Texture Functions、Time Function、Atomic Functions、Dynamic Global Memory Allocation and Operations
12. CUDA程式優化(Optimizing for CUDA)
13. CUDA TensorFlow深度學習(Deep Learning)應用(含LAB: 案例應用與操作方法)
13.1Tensorflow簡單案例
13.1 創建圖、啟動圖
13.2 變量
13.3 fetch and feed
13.4 CNN介紹和應用:卷積神經網路CNN
13.5 LSTM介紹和使用:遞歸神經網路RNN、長短時記憶網路LSTM

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會

學員須知：

報名與繳退費方法｜常見問題與解決｜會員紅利積點活動辦法

注意事項

清華大學學生優惠方案：清華大學學生可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附清華大學學生證)。

若遇不可預測之突發因素，基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。

無紙化環境，輕鬆達到減碳救地球，即日起16小時以上課程結業證書或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。

使用VIP廠商優惠之學員，上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。

會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵，其他方案不適用。

課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。

課程嚴禁旁聽，亦不可攜眷參與。