हम आपको इंटेल सॉफ्टवेयर और यैंडेक्स "क्लाउड में सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट" के डेवलपर्स से प्रशिक्षण के लिए आमंत्रित करते हैं।

7 नवंबर, इंटेल सॉफ्टवेयर सॉल्यूशंस लियो टॉल्स्टॉय पर यैंडेक्स के मास्को कार्यालय में डेवलपर्स के लिए एक मुफ्त कार्यशाला आयोजित करता है। दोनों कंपनियों के विशेषज्ञ सॉफ्टवेयर विकास, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग और मशीन सीखने के लिए सॉफ्टवेयर टूल और क्लाउड प्रौद्योगिकियों के बारे में सभी को बताएंगे।
गौर कीजिए कि हमने आपको पहले ही आमंत्रित किया है। केवल पंजीकरण करना न भूलें - सीटों की संख्या अनंत नहीं है।

हम सभी को आमंत्रित करते हैं:

• सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, वैज्ञानिकों या इंजीनियरों;
• क्लाउड में बड़ी मात्रा में डेटा या सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए परियोजनाओं पर काम करना;
• C, C ++ या Python को जानना।

प्रशिक्षण में, आप निम्नलिखित मास्टर कक्षाएं सुन सकते हैं:

क्लाउड सीआई और इंटेल सॉफ्टवेयर टूल क्लाउड में

इंटेल सॉफ्टवेयर टूल एक सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए एक आवश्यक उपकरण है जो इंटेल आर्किटेक्चर (x86) प्लेटफार्मों पर अपने कोड से सबसे अधिक प्राप्त करना चाहता है। इंटेल सॉफ्टवेयर टूल कंपाइलर, रनटाइम्स और लाइब्रेरी प्रदान करते हैं, साथ ही साथ ऑप्टिमाइज़िंग से लेकर माइक्रोआर्किटेक्चरल तक - अनुकूलन की पूरी श्रृंखला को कवर करने वाले और प्रोटोटाइपिंग टूल भी हैं।

मास्टर वर्ग के हिस्से के रूप में, हम:

• संकलक, रनटाइम्स और लाइब्रेरीज़ आज़माएँ;
• इंटेल उपकरणों का उपयोग करने के लिए CI सेटअप पर चर्चा करें;
• समस्याओं और उनके समाधान पर विचार करें।

क्लाउड एप्लिकेशन प्रदर्शन विश्लेषण

क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुप्रयोगों को माइग्रेट करना कई फायदे प्रदान करता है - उदाहरण के लिए, आसान स्केलिंग, अतिरेक, तकनीकी सहायता और कम TCO। इसी समय, क्लाउड सेवाओं के साथ काम करने के लिए एक सक्षम और चौकस सॉफ्टवेयर विकास और रखरखाव टीम की आवश्यकता होती है।
कार्यशाला का उद्देश्य Yandex.Cloud बुनियादी ढांचे (इंटेल कैस्केड झील पर आधारित) की क्षमताओं को उजागर करना और इंटेल समानांतर स्टूडियो XE व्यावसायिक संस्करण प्रदर्शन अनुकूलन और प्रोटोटाइप टूल का उपयोग करना था।

पेश है कैटबॉस्ट लाइब्रेरी

कैटबॉस्ट एक ओपन सोर्स ग्रेडिएंट बूस्टिंग लाइब्रेरी है।
यह गुणवत्ता में एनालॉग्स को पार करता है और इसके अतिरिक्त फायदे हैं: उदाहरण के लिए, यह डेटा प्रीप्रोसेसिंग के बिना श्रेणीबद्ध सुविधाओं (संगीत शैलियों, डिवाइस आईडी, यूआरएल) के साथ काम करने का समर्थन करता है।

हम वर्गीकरण की समस्या के उदाहरण से पुस्तकालय की क्षमताओं से परिचित होंगे। हम एक पूर्वानुमान मॉडल के निर्माण के सभी चरणों से गुजरेंगे और निम्नलिखित विषयों पर विचार करेंगे:

• अनुकूलन के लिए उपयुक्त नुकसान कार्यों और मैट्रिक्स का चयन;
• मॉडल प्रशिक्षण;
• सीखने की प्रक्रिया और क्रॉस-मान्यता का दृश्य;
• अंतर्निहित रिटेनिंग डिटेक्टर के साथ काम करना;
• इष्टतम निर्णय सीमा का चयन;
• मॉडल भविष्यवाणियों की विशेषताओं और व्याख्या का महत्व;
• डेटा का परीक्षण करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल लागू करना।

आपको निमंत्रण पृष्ठ पर प्रशिक्षण के बारे में सभी जानकारी मिल जाएगी।

घटना 10:00 बजे शुरू होती है। पूर्व पंजीकरण पर भागीदारी मुफ्त है। अपने साथ अपना लैपटॉप लाना याद रखें!