▶
מה תלמדו
6 תחומי ידע
- למידת מכונה
- עיבוד אותות תמונה/שמע
- עיבוד נתונים
- חקר פתרונות מבוססי CUDA לעיבוד תמונה/אותות
- נושא לבחירה שקשור לקריירה המקצועית
- יצירת הדגמות קצרות של מאמצים ושיתוף קוד
Coursera · סדרה של 4 קורסים
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בתכנות GPU של Google, Johns Hopkins University
ההתמחות מיועדת למדעני נתונים ולמפתחי תוכנה שמעוניינים ליצור תוכנה המנצלת חומרה זמינה. הסטודנטים ייחשפו ל-CUDA ולספריות המאפשרות לבצע חישובים רבים במקביל ובמהירות.
מתחיליםרמת קושי
סדרה של 4 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ←
הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
✓
מיומנויות שתרכשו
8 כישורים מעשיים
- חשיפה ל-CUDA ולספריות חישוב מקבילי
- פיתוח תוכנה המנצלת חומרה זמינה
- יישום טכניקות למידת מכונה
- עיבוד אותות תמונה ושמע
- עיבוד נתונים
- ביצוע פרויקטים מעשיים בתחום עיבוד תמונה/אותות
- חקר פתרונות מבוססי CUDA
- יצירת הדגמות קצרות ושיתוף קוד
§ סקירת הקורס
01
תיאור הקורס
התמחות - סדרת קורסים בת 4 חלקים
ההתמחות מיועדת למדעני נתונים ולמפתחי תוכנה שמעוניינים ליצור תוכנה המנצלת חומרה זמינה. הסטודנטים ייחשפו ל-CUDA ולספריות המאפשרות לבצע חישובים רבים במקביל ובמהירות.
יישומים
- למידת מכונה
- עיבוד אותות תמונה/שמע
- עיבוד נתונים
פרויקט למידה יישומית
הלומדים יעשו לפחות 2 פרויקטים שיאפשרו להם לחקור פתרונות מבוססי CUDA לעיבוד תמונה/אותות, כמו גם נושא לבחירה שיכול להיות קשור לקריירה המקצועית הנוכחית או העתידית שלהם.
הם גם ייצרו הדגמות קצרות של מאמציהם וישתפו את הקוד שלהם.
§ תוכן עניינים
02
מבנה הקורס
מבוא לתכנות מקבילי באמצעות GPUs
קורס 1 - 19 שעות
מה תלמד: סטודנטים ילמדו לפתח תוכנה מקבילה בשפות תכנות Python ו-C/C++. סטודנטים יקבלו רמה בסיסית של הבנה במבני חומרה ותוכנה של GPU.
קורס 2 - 21 שעות
מה תלמד: סטודנטים ילמדו להשתמש במסגרת CUDA כדי לכתוב תוכנה C/C++ שרצה על CPUs ו-GPUs של Nvidia. סטודנטים יהפכו אלגוריתמים ופרויקטים סיקווניאליים לפקודות CUDA שמבצעות מאות עד אלפים פעמים בו זמנית על חומרת GPU.
קורס 3 - 28 שעות
מה תלמד: סטודנטים ילמדו לפתח תוכנה שניתן להריץ בסביבות חישוביות הכוללות מספר CPUs ו-GPUs. סטודנטים יפתחו תוכנה שמשתמשת ב-CUDA ליצירת קוד חישובי GPU אינטראקטיבי לטיפול בנתונים אסינכרוניים.
קורס 4 - 25 שעות
מה תלמד: כיצד לפתח תוכנה שמבצעת פעולות מתמטיות מתקדמות באמצעות ספריות כמו cuFFT ו-cuBLAS. כיצד להשתמש בספריית Thrust כדי לבצע מגוון של מניפולציות נתונים ומבני נתונים המסתירים את ניהול הזיכרון. כיצד לפתח תוכנה של למידת מכונה למגוון מטרות באמצעות רשתות עצביות המודלים את ספריות cuTensor ו-cuDNN.
ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?
מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב
§ עוזרים להתחיל
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.
לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.
מה זה Coursera?
סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.
צפו בסרטון ←איך נרשמים ב-2 דקות
הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.
צפו בסרטון ←איך מכניסים את התעודה ל-LinkedIn
הוספת התעודה כ-License & Certification בפרופיל לינקדאין, עם קישור ל-Coursera שמעלים את הקרדיביליות.
צפו בסרטון ←מוכנים להתחיל?
הקורס מחכה. התעודה מחכה.
הקורס זמין ב-Coursera. הקורס הראשון בסדרה פתוח לצפייה ללא תשלום.
coursera
תעודה מקצועית
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בתכנות GPU של Google, Johns Hopkins University
— Coursera
✓
⚠ MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס.
הקורס מתפרסם ומנוהל דרך פלטפורמת Coursera. תוכן הקורס, עלויות, תעודות, ותנאי שימוש — באחריות Coursera והמרצים. MSL מציג את המידע מתוך מטרה לעזור לגולש לבחור, ולא מספק את הקורס עצמו.