课程题目: Deep Learning for Science School

课程大纲:

  • ML介绍
  • 神经网络 Ⅰ
  • NERSC-DL栈概述
  • 使用Keras构建NNs(动手实践)
  • 神经网络 Ⅱ
  • 深度学习的实践性
  • DL再现性
  • 训练NNs动手实践
  • ML中的公平与伦理
  • 序列模型
  • 生成模型
  • NERSC科学DL
  • HEP中的GANs
  • 分子工程的DL
  • 量子化学的DL
  • 超参数优化
  • 特征转换
  • 可解释性
  • 目标检测与图像分割
  • 规模化NNs训练
  • 几何DL
  • 规模化NNs训练(动手实践)

主讲人:

Brenda Ng,劳伦斯·利弗莫尔国家实验室机器学习科学家。

Mustafa Mustafa,NERSC,伯克利实验室的机器学习工程师

Wahid Bhimji,是NERSC数据和分析服务团队的大数据架构师。他目前的兴趣包括机器学习、数据库和数据管理。他目前领导几个机器学习项目,特别是与高能物理相关的项目;协调NERSC和CS领域的深度学习部署;是NERSC数据库的主要用户联络点;是即将推出的Perlmutter机器的工作流程和数据领导;是HEP-CCE的参与领导。显然,他是Cori第1阶段调试(尤其是数据服务)和突发缓冲区的用户负责人。Wahid在学术界和英国政府从事科学计算和数据分析工作多年,并在高能粒子物理学领域获得博士学位等。

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Neural Networks I.pdf
ml_intro_part1(1).pdf
Overview of NERSC DL Stack.pdf
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