NVIDIA Derin Öğrenme Enstitüsü (DLI) size yerinde derin öğrenmeyi nasıl uygulayacağınızı öğretecek. Bir AI geliştiricisi olarak, görmeye gelmediniz mi?
Bir AI teknolojisi uygulayıcısı olarak, sık sık bu tür sorunlarla karşılaşır mısınız:
Sonunda bir AI algoritmasını anladım ve kodu yazdım, sonuç olarak CPU dardı ve çalışamazdı;
Sonunda açık kaynaklı bir çerçeveyle başladım ve model kuruldu.Uzun bir süre çalıştıktan sonra ilerleme sadece% 5 idi;
Nihayet bir dizi mevcut veriyi aldıktan sonra, uzun bir dolaşıklık süresinden sonra modeli içe aktarmaya cesaret edemedim.Bir Hatanın açılıp yeniden başlayacağından korktum.
Yapay zeka alanındaki derin öğrenme GPU hızlandırma teknolojisinin bu lider üreticisinin birçok düzeni olan Nvidia'yı düşünebilirsiniz.
Örneğin, NVIDIA TITAN / TESLA serisi GPU hızlandırıcıları:
Örneğin, cuDNN, TensorRT, cuBLAS gibi çeşitli yazılım SDK'ları:
Ve derin öğrenme süper bilgisayarı olarak bilinen eksiksiz NVIDIA DGX-1 makinesi:
Ancak, GPU hızlandırma teknolojisine sahip bu donanım ve yazılım ürünleri karşısında, İngilizce belgeler ve teknik profesyonel kelime dağarcığıyla dolu durum açıklamaları karşısında, başlamanın bir yolu olmadığını görüyorsunuz, bu yüzden derin bir umutsuzluk hissediyorsunuz.
NVIDIA, yukarıdaki tüm problemleri tek seferde çözmek için mükemmel bir çözüm buldu: Derin Öğrenme Enstitüsü (DLI). Nvidia DLI, Udacity ve Coursera gibi tanınmış çevrimiçi eğitim sağlayıcıları ve Microsoft gibi önde gelen bulut hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği yaparak, geçen yıl dünya çapında 10.000'den fazla geliştiricinin ilgili ürünlerde derin öğrenme teknolojisini kullanmasına yardımcı oldu. NVIDIA'nın derin öğrenme eğitimindeki yazılım ve donanım kaynağı avantajlarıyla desteklenen DLI, dünya çapında derin öğrenme geliştiricileri için en popüler eğitim kurumlarından biri haline geldi.
NVIDIA DLI'ya nasıl kayıt olunur? Deneyimlemek için harika bir fırsat var!
Önümüzdeki ikinci CCF-GAIR 2017 Küresel Yapay Zeka ve Robot Zirvesi'nde Leifeng.com, AI teknolojisi uygulayıcıları için derin öğrenme geliştiricileri için özel bir oturum başlatmak üzere Nvidia DLI ile birlikte çalışacak. Derin öğrenme ve NVIDIA GPU hızlandırma teknolojisi ile ilgilenen arkadaşlar, bu özel oturum aracılığıyla NVIDIA DLI kursunda canlı bir deneyim yaşayabilir.
Özellikle, 8 Temmuz'daki özel oturumda, katılan AI teknolojisi uygulayıcıları önce Nvidia DLI kıdemli mühendislerinin yerinde rehberliği altında derin öğrenmeyle ilgili teorik bilgileri öğrenecek ve ardından bir görüntüyü yürütmek için Nvidia'nın resmi sunucusuna bağlanacaklar. Kod pratiğini bölün, teori ile pratiği birleştirin ve bir gün içinde derin öğrenmeye başlayın!
Özel oturumun özel gündemi şu şekildedir:
NVIDIA DLI Kursu NVIDIA Derin Öğrenme Kursu
09: 00-10: 00
Derin Öğrenme Demystified Deep Learning (ders anlatımı)
10: 00-10: 10
Break
10: 10-12: 00
Derin Öğrenmeye Başlarken (Laboratuar dersleri ve deneyleri ile ders)
13: 30- 15:30
Nesne Algılama Yaklaşımları (Laboratuar dersleri ve deneyleri ile ders)
15: 30-15: 40
Break
15: 40- 17:40
Derin Öğrenmeyi Kullanarak Görüntü Segmentasyonu (Laboratuvar dersleri ve deneyleri ile ders)
17: 40 - 18:00
Kapanış Yorumları ve Soruları Etkileşimli Soru-Cevap / Son
Şu anda, geliştirici özel bileti çoktan ön satışa başlandı, Sadece 1999 yuan Nvidia'nın resmi derin öğrenme ekibi ile iletişim kurma fırsatını yakalayabilirsiniz Stoklar tükenirken miktar sınırlıdır.Derin öğrenmeyle ilgilenen tüm teknik uygulayıcılar bunu kaçırmamalı!
Sektörün en yüksek standartlı yapay zeka şöleni olarak, CCF GAIR 2017'nin ana mekanı " Erken kuş biletinde% 50 indirim ", VIP'ler için uyarlanmış" VIP bilet "Ve ücretsiz giriş" Sergi bileti "Diğer biletler de kayıt ve anlık satın alma için açıldı. İlgilenenler ayrıntılar için GAIR konferansı resmi web sitesini ziyaret edebilir.
Gizlice söyleyeyim: Geliştirici özel bileti ve ana etkinlik bileti birlikte satın alınır ve indirim vardır!
Leifeng.com'daki ilgili okumalar (herkese açık hesap: Leifeng.com):
Gelecekteki bağlantı yeniliğini keşfedin, CCF-GAIR 20177 Temmuz'da yeniden yelken açacak!
Yeni bilgelik, uzun liste 2017 seçiminin önümüzdeki üç yıl içinde smart'ın inovasyon değişkenlerinin 10 katını aramaya başlamasına neden oluyor
