Módulo 7. Deep Learning con GPUs

La semana que viene entramos en el ecuador de nuestro Máster, con un módulo apasionante: Deep Learning con GPUs: herramientas, aceleración y optimizadores.

En este módulo, aprenderemos a utilizar las herramientas más avanzadas para la implementación de proyectos de Deep Learning. Veremos cómo aprovechar la aceleración de GPU y los recursos de supercomputación disponibles en las arquitecturas de Nvidia, uno de los fabricantes líderes en el mercado de GPUs con más del 75% de participación. Todo esto será posible gracias al uso de un computador de última generación para lograr la máxima eficiencia y rapidez en el proceso de aprendizaje de Deep Learning.

Equipo docente

Manuel Ujaldón Martínez

Manuel Ujaldón Martínez es un destacado investigador en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Actualmente es catedrático de arquitectura y tecnología de computadores en la Universidad de Málaga en España, donde ha trabajado desde el año 1997.

La investigación de Manuel Ujaldón Martínez se centra en la arquitectura y tecnología de computadores, con especial énfasis en la aceleración de algoritmos y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de los sistemas informáticos. Ha sido un pionero en la utilización de GPUs para la aceleración de algoritmos y ha realizado contribuciones significativas en el campo de la visión por computadora.

Ujaldón ha publicado más de 100 artículos en conferencias y revistas de renombre internacional, incluyendo IEEE Transactions on Computers, IEEE Transactions on Image Processing, y ACM Transactions on Embedded Computing Systems, entre otros. También ha sido invitado como orador en numerosas conferencias y ha sido reconocido por sus contribuciones a la investigación en informática con diversos premios y reconocimientos.

Además de su trabajo en la Universidad de Málaga, Manuel Ujaldón Martínez también ha colaborado con diversas empresas y organizaciones en proyectos de investigación y desarrollo en el campo de la informática y la inteligencia artificial. Su trabajo ha sido fundamental para el avance de la tecnología y ha contribuido significativamente al desarrollo de nuevas soluciones y aplicaciones en campos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y la aceleración de algoritmos en sistemas informáticos.

Sobre Deep Learning y GPUs

El deep learning es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar redes neuronales profundas, que son capaces de aprender patrones y características complejas en los datos. Esta técnica se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde el reconocimiento de voz y la visión por computadora hasta la predicción de resultados financieros.

Las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) son componentes de hardware especializados que están diseñados para realizar cálculos intensivos y paralelos. Debido a su arquitectura altamente paralela, las GPUs son particularmente eficaces para acelerar el entrenamiento de redes neuronales profundas utilizadas en el deep learning.

Al utilizar GPUs para el entrenamiento de redes neuronales profundas, se puede lograr una aceleración significativa en el proceso de entrenamiento. Las GPUs permiten procesar grandes cantidades de datos de manera más rápida y eficiente que los CPUs tradicionales utilizados en la mayoría de las computadoras.

Además, los avances en el hardware de GPU y la disponibilidad de marcos de trabajo de deep learning optimizados para GPU, como TensorFlow, PyTorch y Caffe, han permitido a los investigadores y desarrolladores de IA entrenar modelos de deep learning cada vez más grandes y complejos.

En resumen, el uso de GPUs para el entrenamiento de redes neuronales profundas en el contexto del deep learning es una estrategia efectiva para acelerar el proceso de entrenamiento y mejorar el rendimiento de los modelos. Esto ha llevado a importantes avances en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica, entre otras aplicaciones de IA.