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Schulung Einführung in Clara: GPU-Computing für das Gesundheitswesen

Entwicklung und Qualitätssicherung von GPU-Computing-Projekten im Gesundheitswesen mit Clara

3 Tage / S4333

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

NVIDIA Clara ist eine leistungsstarke und vielseitige Plattform, die speziell für Anwendungen im Gesundheitswesen und in den Life-Sciences entwickelt wurde. Mit ihrer breiten Palette an Tools und Frameworks bietet Clara umfassende Lösungen für die medizinische Bildgebung, genomische Analyse, Echtzeit-Überwachung und Wirkstoffforschung. Durch die Nutzung der GPU-Beschleunigung von NVIDIA können Anwender die Datenverarbeitungszeiten erheblich verkürzen und die Effizienz ihrer Forschungs- und Diagnoseprozesse verbessern. Unternehmen und Forschungseinrichtungen, die nach leistungsfähigen und skalierbaren Lösungen für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen suchen, werden von den Fähigkeiten und der Anpassungsfähigkeit von NVIDIA Clara profitieren.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung der Clara-Plattform kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in Clara, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Funktionen, erweiterte Datenverarbeitung und Parallelisierung, Integration in bestehende medizinische Anwendungen, Performance-Optimierung und Skalierung sowie Debugging und Sicherheit. Durch praxisorientierte Übungen erwerben die Teilnehmenden die Fähigkeit, effektive und leistungsstarke GPU-Programme mit Clara zu entwickeln, die die Effizienz und Qualität ihrer Projekte im Gesundheitswesen verbessern.


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Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, die Clara-Plattform effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Anwendungen optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Programme zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Projekte zu verbessern.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an IT-Fachkräfte, Entwickler, Datenwissenschaftler, Ingenieure und medizinische Fachkräfte, die eine leistungsstarke und flexible Lösung zur Beschleunigung ihrer Anwendungen im Gesundheitswesen suchen. Grundkenntnisse in der Programmierung und grundlegende IT-Kenntnisse sind erforderlich.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
  • Einführung in Clara: Überblick und Bedeutung
    • Was ist Clara und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: Clara als Healthcare-Anwendungsplattform von NVIDIA.
      • Vorteile von Clara: Beschleunigte Datenverarbeitung, KI-gestützte Analysen, Integration in klinische Workflows.
      • Anwendungsbereiche: Einsatz in Radiologie, Pathologie, Genomik und klinische Studien.
    • Unterschiede und Vorteile von Clara im Vergleich zu anderen Healthcare-Plattformen
      • Vergleich mit anderen Plattformen: Stärken und Schwächen.
      • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene medizinische Datenquellen und -typen.
      • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Benutzeroberfläche und leistungsstarke Funktionen.
    • Architektur und Kernkomponenten von Clara
      • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
      • Funktionalitäten: Datenverarbeitung, KI-Modelle, Integrationen.
      • Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
  • Installation und Einrichtung der Clara-Plattform
    • Systemanforderungen und notwendige Hardware
      • Grundvoraussetzungen: Notwendige Hardware und Software.
      • Auswahl der richtigen GPU: Vergleich von NVIDIA GPUs.
      • Installation der Clara-Plattform: Installation auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, Windows).
    • Erste Schritte mit Clara
      • Einführung in die Clara-Benutzeroberfläche: Grundlegende Navigation und Funktionen.
      • Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Installation von Clara SDK, Clara Deploy und anderen Komponenten.
      • Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
    • Programmierung und erste Anwendungen
      • Einführung in Clara-Programmierung: Grundlegende Syntax und Konzepte.
      • Erstellung und Ausführung einfacher Clara-Programme
        • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Code-Erstellung bis zur Ausführung.
        • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Datenverarbeitungsschritten und Modellen.
      • Debugging und Profiling: Nutzung von Tools wie Nsight und Clara Profiler.
  • Grundlegende Konzepte der Clara-Programmierung
    • Datenverarbeitung und -zugriff
      • Datenarten: Medizinische Bilder, Texte, Genomdaten und mehr.
      • Datenzugriffsmuster: Optimierung von Lese- und Schreibzugriffen.
      • Integration von Datenquellen: Nutzung von PACS, RIS, LIS und anderen Systemen.
    • KI-Modelle und -Bibliotheken
      • Nutzung vorgefertigter Modelle: Implementierung und Anpassung.
      • Training eigener Modelle: Nutzung von Clara Train.
      • Deployment von Modellen: Nutzung von Clara Deploy.
    • Performance-Optimierung
      • Profiling und Analyse: Identifikation von Engpässen.
      • Optimierungstechniken: Nutzung von GPUs, Shared Memory und Streams.
      • Best Practices: Strategien zur Maximierung der Auslastung.
  • Praxisübung 1: Erstellung einer einfachen Clara-Anwendung
    • Ziel der Übung: Erstellung einer grundlegenden Clara-Anwendung zur Bildanalyse
      • Projektbeschreibung: Entwicklung einer Clara-Anwendung zur Analyse medizinischer Bilder.
      • Anforderungen: Nutzung von Clara SDK und grundlegender Datenverarbeitung.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Programms: Initialisierung und Konfiguration.
      • Implementierung der Bildanalyse: Nutzung von Clara-Kernels und -Modellen.
      • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Datenzugriff und -verarbeitung.
    • Tools: Clara SDK, Nsight, Clara Profiler
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertiges Programm: Präsentation des Programms und der ersten Ergebnisse.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte Funktionen und Techniken in Clara
    • Fortgeschrittene Datenverarbeitung
      • Pipelining und Workflow-Management: Optimierung des Datenflusses.
      • Nutzung von Containern: Einsatz von Docker und Kubernetes für die Skalierung.
      • Nutzung von Streams: Parallelisierung von Datenübertragungen und Berechnungen.
    • KI-Modelle und Deep Learning
      • Implementierung komplexer Modelle: Nutzung von TensorFlow und PyTorch.
      • Optimierung von Modellen: Hyperparameter-Tuning und Modell-Optimierung.
      • Nutzung von Transfer Learning: Anpassung vortrainierter Modelle für medizinische Anwendungen.
    • Interoperabilität und Multi-GPU-Programmierung
      • Multi-GPU-Programmierung: Nutzung mehrerer GPUs in einer Anwendung.
      • Interoperabilität mit anderen Technologien: Integration mit bestehenden Krankenhausinformationssystemen (KIS).
      • Skalierung und Verteilung: Verteilte GPU-Computing-Ansätze in großen medizinischen Einrichtungen.
  • Integration der Clara-Plattform in bestehende medizinische Anwendungen
    • Integration in Python und andere Sprachen
      • Nutzung von Bibliotheken wie Clara Train und Clara Deploy SDKs.
      • Integration in bestehende Python-Workflows: Nutzung von Jupyter Notebooks für die medizinische Datenanalyse.
      • Nutzung von GPU-Beschleunigung in medizinischen Anwendungen.
    • Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
      • Nutzung von GPUs in der medizinischen Datenanalyse: Beschleunigung von Analyse-Workflows.
      • Wissenschaftliches Rechnen: Nutzung von GPUs in Simulations- und Modellierungsanwendungen für klinische Studien.
      • Beispielprojekte: Erfolgreiche Implementierungen in der Radiologie und Pathologie.
    • Sicherheit und Fehlerbehebung
      • Sicherheitsaspekte im GPU-Computing: Datenschutz und sichere Programmierung.
      • Fehlersuche und Debugging: Nutzung von Debugging-Tools und Techniken.
      • Best Practices: Strategien zur Sicherstellung robuster und sicherer medizinischer Anwendungen.
  • Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen Clara-Anwendung
    • Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden Clara-Anwendung zur Radiologie-Bildanalyse
      • Projektbeschreibung: Erstellung eines Clara-Programms zur parallelen Analyse medizinischer Bilder.
      • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Datenverarbeitungstechniken und KI-Modelle.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung des Programms: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
      • Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Datenzugriffe und Nutzung von Streams.
      • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
    • Tools: Clara SDK, Nsight, Clara Profiler
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.
  • Concurrency und Asynchronität in Clara-Anwendungen
    • Einführung in Concurrency und Asynchronität
      • Grundlagen der parallelen Ausführung: Thread- und Block-Hierarchie.
      • Nutzung von Streams: Asynchrone Datenübertragung und Berechnungen.
      • Verwaltung paralleler Aufgaben: Synchronisation und Kommunikation.
    • Anwendung von Concurrency in komplexen Algorithmen
      • Implementierung paralleler Algorithmen: Sortieren, Suchen, Reduktion.
      • Optimierungstechniken: Nutzung von Shared Memory und Register.
      • Fallstudien: Erfolgreiche Implementierungen in der medizinischen Bildverarbeitung.
    • Best Practices und Performance-Tuning
      • Profiling und Analyse: Nutzung von Performance-Tools zur Optimierung.
      • Speicher- und Thread-Optimierung: Strategien zur Verbesserung der Auslastung.
      • Skalierung und Verteilung: Best Practices zur Skalierung auf mehrere GPUs und Cluster.
  • Testing und Qualitätssicherung in Clara-Anwendungen
    • Einführung in Unit-Testing und Integration-Testing
      • Bedeutung von Tests: Sicherstellung der Korrektheit und Stabilität in medizinischen Anwendungen.
      • Nutzung von Test-Frameworks: Unit-Tests und Integrationstests für Clara-Programme.
      • Automatisierung von Tests: Einsatz von CI/CD-Pipelines zur Qualitätssicherung.
    • Debugging und Fehlerbehebung
      • Einführung in Debugging-Methoden: Nutzung von Nsight und anderen Tools.
      • Umgang mit Fehlermeldungen: Identifikation und Behebung von Problemen.
      • Best Practices zur Fehlersuche: Strategien und Techniken zur effektiven Fehlerbehebung.
    • Optimierung und Wartung von Clara-Programmen
      • Code-Optimierung und Refactoring: Verbesserung der Programmstruktur und Effizienz.
      • Monitoring und Logging: Überwachung der Programmausführung und Protokollierung von Ereignissen.
      • Best Practices: Strategien zur langfristigen Wartung und Optimierung von Clara-Programmen.
  • Praxisübung 3: Optimierung und Testing einer Clara-Anwendung
    • Ziel der Übung: Optimierung und Qualitätssicherung einer komplexen Clara-Anwendung
      • Projektbeschreibung: Weiterentwicklung der Radiologie-Bildanalyseanwendung mit Fokus auf Optimierung und Tests.
      • Anforderungen: Nutzung von Profiling-Tools, Implementierung von Tests und Fehlerbehebung.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Erstellung und Ausführung von Tests: Planung und Implementierung von Unit-Tests.
      • Optimierung der Anwendung: Nutzung von Profiling-Tools und Optimierungstechniken.
      • Debugging und Fehlerbehebung: Identifikation und Behebung von Problemen.
    • Tools: Clara SDK, Nsight, Clara Profiler, Test-Frameworks
    • Ergebnisse und Präsentation
      • Optimierte Anwendung: Präsentation der optimierten und getesteten Anwendung.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Einführung in Clara: GPU-Computing für das Gesundheitswesen

TerminOrtPreis
17.03.-19.03.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
19.05.-21.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
21.07.-23.07.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
22.09.-24.09.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
24.11.-26.11.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 2.480,00
Köln / Online 2.480,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 17. Mär. - 19. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 19. Mai - 21. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 21. Jul. - 23. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 22. Sep. - 24. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 24. Nov. - 26. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Shuttle Service
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Hotelreservierung
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Verpflegung
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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