DATENANALYSE MIT HPC

04. Oktober - 15. November 2021

In diesem Modul erfahren Sie, wie mittels künstlicher Intelligenz und HPC große Datenmengen analysiert werden können. Dazu lernen Sie aktuelle Container-Technologien, Datenbank-Technologien und explorative Datenanalyse kennen. Zum Abschluss lernen Sie Grundlagen des maschinellen Lernens, mit welchem Sie in Neuronale Netzwerke und „Deep Learning“-Anwendungen eingeführt werden, sowie die neusten Trends aus dem Bereichen KI und HPC.

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MODULINFORMATIONEN

  • Entwicklungsingenieure
  • CAE-, Berechnungs- und Simulationsingenieure
  • System-Designer
  • Simulationsinteressierte

 

 

Inhaltliche Themenbereiche

 

  • Datenanalyse, Künstliche Intelligenz: Eine Einführung
  • Konvergenz von HPC und Künstlicher Intelligenz
  • Exkurs: Container-Technologien
  • Explorative Datenanalyse
  • Exkurs: Nicht-Relationale Datenbanken
  • Maschinelles Lernen: Konzepte, Algorithmen und Evaluierung
  • Einführung in Neuronale Netzwerke
  • Big Data Architekturen und Frameworks
  • Trends und neuartige Technologien im Bereich HPC und AI
  • Übung zur explorativen Datenanalyse mit Tableau und Python
  • Übung zu Neuronalen Netzen mit TensorFlow
  • Datenanalyse am Beispiel Stuttgarter S-Bahn Fahrzeiten

 

Zu erlangende Kompetenzen

 

  • Sie können die Grundlagen der Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz beschreiben und unterscheiden.
  • Sie können die Anforderungen von KI-Anwendungen auf HPC-Systemen aufzählen und erläutern.
  • Sie sind in der Lage, eine Explorative Datenanalyse durchzuführen.
  • Sie können erklären, was Big Data Architekturen und Frameworks sind.
  • Sie sind fähig Deep Learning und Machine Lerning Frameworks zu unterscheiden und anzuwenden.
  • Sie können Trends und aktuelle Technologien im Bereich KI und HPC aufzählen und beschreiben.

 

 

Ihre Referenten

 

 
Dennis Hoppe
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Head of Service Management & Business Processes
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Oleksandr Shcherbakov
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Service Management & Business Processes
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Li Zhong
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Service Management & Business Processes
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Sameed Hayat
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Service Management & Business Processes
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Dr.-Ing. Lorenzo Zanon
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 
Dr. rer. nat. Khatuna Kakhiani
High-Performance Computing Center Stuttgart (HLRS)
Universität Stuttgart
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart

 

Empfohlenes Vorwissen

 

Linux

Die Kursteilnehmer besitzen erweiterte Grundkenntnisse des freien Betriebssystems Linux und Kenntnisse in Linux-Anwendung. Der Hintergrund von Linux sowie die wichtigsten Konzepte und Werkzeuge von Linux wie die

  • Shell und Shell-Befehle (→sicherer Umgang mit der Kommandozeile),

  • Secure Shell,

  • den Umgang mit Dateien und Skripten,

  • die Struktur des Systems,

  • die Benutzer- und Rechteverwaltung und

  • das Erstellen von einfache Batch-Skripten mit einem Editor wie nano, vi oder emacs.

sollten bekannt sein. Eine Anleitung zur Arbeit auf dem Trainingscluster wird zur Verfügung gestellt.

Falls Sie bei sich in dieser Hinsicht noch Defizite feststellen, verweisen wir an dieser Stelle auf https://www.tuxcademy.org/product/lxes/.

Programmierkenntnisse

  • Sie verfügen über solide Programmierkenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. C, Fortran oder Python).

  • Sie können weitere Programmiersprachen und deren Konstrukte verstehen.

  • Sie sind in der Lage mit Compilern und Linker umzugehen.

  • Sie besitzen Kenntnisse über make-Files und können diese erstellen.

Umgang mit herkömlichen Office Programmen

Ein sicherer Umgang mit einem Tabellenkalkulationsprogramm (z.B. Microsoft Excel, LibreOffice Calc) und Textverarbeitungsprogramm (z.B. Microsoft Word, LibreOffice Wirter).

Umgang mit Plot-Tools

Ein sicherer Umgang mit einem Programm zur grafischen Darstellung von Messdaten und mathematischen Funktionen sowie der Umgang mit CSV-Dateien wird benötigt.

 

Technisches Equipment und Einstellungen

 

  • Rechner mit ssh-Zugang zum Trainingscluster (mit ssh-Key).

    • Ggf. muss Software installiert werden. Dafür notwendige Rechte müssen vorhanden sein.

    • Netzverbindungen nach außen zu fremden Clustern müssen aufgebaut werden können.

  • Eine stabile Internetverbindung für das Bearbeiten der Lerninhalte und Übungen wird empfohlen.

  • Zugang zu Videokonferenz-Tool mit Kamera und Mikrofon (ein Headset wird aus Qualitätsgründen empfohlen).

 

Moduldauer und Lernaufwand

 

Der Zeitaufwand pro Modul beträgt insgesamt 60 Stunden bei wochenweise freier Zeiteinteilung sowie feste Termine für virtuelle Seminare (abends) und Prüfung (tagsüber). Die Dauer erstreckt sich über 6 Wochen mit einem ungefähren wöchentlichen Aufwand von 10 Stunden.

 

Blended Learning

 

Sie lernen in einem komfortablen und effektiven Mix aus Präsenz- und Onlinelehre und erwerben so HPC-Fähigkeiten auf höchstem Niveau. Ergänzt werden die Online-Phasen durch regelmäßige Online-Meetings im virtuellen Klassenraum. Bei freier Zeiteinteilung wenden die Teilnehmerinnen und Teilnehmer das Gelernte in Übungen auf dem Trainingscluster an. Die Fachexperten des HLRS, welche die Lerneinheiten entwickelt haben, stehen in wöchentlichen virtuellen Seminaren für Fragen zur Verfügung. Ein Forum ermöglicht den fachlichen Austausch der Teilnehmerinnen und Teilnehmer untereinander.

 

Qualifizierte Teilnahmebestätigung

 

Für die Teilnahme an dem Modul erhalten Sie vom Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart eine Teilnahmebestätigung. Wenn Sie zudem sämtlich Lerninhalte des Moduls bearbeitet, regelmäßig an den virtuellen Seminaren teilgenommen und die Lernaufgaben fachgerecht beantwortet haben, erhalten Sie eine qualifizierte Teilnahmebestätigung.

 

Abschluss mit Zertifikat

 

Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Voraussetzungen für die qualifizierte Teilnahmebestätigung erfüllen und die Abschlussprüfung des Moduls bestehen. Mit der erfolgreichen Prüfung weisen Sie nach, dass Sie Kompetenzen erworben haben, das erlernte Wissen selbständig anzuwenden.

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Darko Milakovic

Modulleitung

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