2020년, AI 또는 인공지능이라는 키워드를 일상 생활에서도 볼 수 있는 시점, 이제는 많은 인더스트리에서 AI 기술을 적용하고 있고 다양한 AI 서비스들이 나오기 시작합니다. 이에 따라 AI 조직을 만들고자 하는 움직임이 많이 보이는데요, 이로 인해 개발팀 뿐 아니라 비개발팀에서도 커뮤니케이션을 위한 AI 기술에 대한 이해도 중요해지고 있는 시점입니다.
NVIDIA 에서는 다양한 인더스트리와 협업하면서 딥러닝을 처음 시작하는 개발자들을 위해 산업에서 쓰이는 실제 데이터를 가지고 각 도메인에 딥러닝을 어떻게 적용할 수 있을지 연구하며 보다 쉽게 딥러닝을 시작할 수 있는 교육 컨텐츠를 만들었습니다.
엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(이하 DLI)는 뉴럴 네트워크를 어떻게 설계하고 훈련하며 배포하는지에 대한 최신 딥 러닝 기술 교육 세션을 제공하는 글로벌 교육 프로그램으로 GPU 클라우드에 접속해 직접 데이터를 돌려보는 핸즈온 방식으로 진행됩니다.
NVIDIA DLI 컨텐츠는 각 산업에서 AI 를 리딩하는 업체들과 협업하여 만들었으며, 주제별, 수준별로 총 36가지의 컨텐츠가 준비되어 있답니다!
DLI 는 아래 세가지 방법으로 들으실 수 있는데요, 이제는 온라인으로도 강사 직강을 경험 하실 수 있답니다!
- 언제 어디서나 인터넷과 노트북만 있다면 들을 수 있는 온라인 자가 학습
- NVIDIA 의 공식 인증을 받은 딥 러닝 전문가의 온/오프라인 강사 직강 워크숍
- 학교에서 무료로 강의를 수강할 수 있는 앰버서더 프로그램
NVIDIA DLI 프로그램을 수강하고 싶다면 아래 링크를 통해 본인에게 맞는 학습 컨텐츠와 방법에 대해 상담을 받아보세요!
- NVIDIA DLI 프로그램 상담하기 : 링크(https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/education) 클릭 후 우측 상단 “Contact Us” (한글가능)
- 지금 강사 직강 온/오프라인 워크숍을 4개 이상 구매하시면, 25% 할인 혜택을 받아보실 수 있습니다!
그럼, DLI 에는 어떤 컨텐츠가 있는지 보다 자세히 살펴볼까요? 오늘은 현재 들어볼 수 있는 기초 강의와 함께 게임 개발, 의료산업, 비디오 분석, 제조업, 로보틱스를 위한 강의들을 소개합니다.
1. 강사 직강 온라인(오프라인) 워크숍 [국제 인증서 제공] – 15 가지 코스
< 딥러닝 기초 강의 >
- 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초
- 자연어처리를 위한 딥 러닝 기초
- 다중 데이터 유형을 위한 딥 러닝 기초
- 멀티 GPU 를 위한 딥 러닝 기초
< 산업별 딥 러닝 강의 >
- 지능형 비디오 분석을 위한 딥 러닝
- 자율주행을 위한 딥 러닝 – 인지
- Autoencoders 기술을 활용한 디지털 컨텐츠 딥 러닝 기초
- 의료 영상 분석을 위한 딥 러닝
- 산업 점검을 위한 딥 러닝
- 로보틱스를 위한 딥 러닝
- 이상 감지를 위한 AI 애플리케이션
- 예측 정비를 위한 AI 애플리케이션
< 데이터 사이언스 가속화 기초 강의 >
- RAPIDS 를 적용한 가속화 된 데이터 사이언스 기초
< 컴퓨팅 가속화 기초 강의 >
- CUDA C/C++을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초
- CUDA Python을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초
2. 온라인 자가 학습 – 21가지 코스
< 딥 러닝 기초 강의 >
- 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초 [국제 인증서 제공]
- Jetson Nano로 딥 러닝 시작해보기
- TensorRT를 활용한 TensorFlow 모델 최적화(Optimization)와 배포(Deployment)
- Horovod를 활용한 대규모 딥 러닝 학습
- Keras 기반의 순환신경망 (RNN)으로 시계열 데이터 모델링하기
< 산업별 딥 러닝 강의 >
1) 게임 개발과 디지털 콘텐츠 산업
- Torch 를 활용한 이미지 스타일 변환 (Image Style Transfer)
- Autoencoders 기술을 활용한 초고해상도 영상 생성 (Super Resolution)
2) 의료산업
- MedNIST 데이터를 사용한 의료 영상 분류 (Classification)
- TensorFlow를 활용한 이미지 분류 (Classification): MRI 이미지를 이용한 Radomics-1p19q 염색체 상태 분류
- GAN 을 활용한 뇌 MRI 데이터 생성 및 분할 (Data Augmentation and Segmentation)
- Coarse-to-Fine Context Memory (CFCM)를 의료 영상에 적용하기
3) 지능형 비디오 분석
- DeepStream을 활용한 AI 워크플로우를 지능형 비디오 분석에 적용하기
- Jetson Nano 에서 비디오 분석을 위한 DeepStream 시작해보기
< 컴퓨팅 가속화 기초 강의 >
- CUDA C/C++을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초 [국제 인증서 제공]
- CUDA Python을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초 [국제 인증서 제공]
- OpenACC 를 활용한 컴퓨팅 가속화 기초
- 컨테이너를 활용한 High-Performance Computing (HPC)
- OpenACC 입문 – 4단계를 통한 2배 가속화
< 데이터 사이언스 가속화 기초 강의 >
- RAPIDS 를 적용한 가속화 된 데이터 사이언스 기초 [국제 인증서 제공]
- RAPIDS를 활용한 데이터 사이언스 워크플로우 가속화
< 데이터센터 GPU 컴퓨팅 강의 >
- 데이터센터에서의 AI 입문
지금까지 NVIDIA DLI 수강 방법 및 컨텐츠에 대해 알아보았습니다. 각가의 컨텐츠에 대한 보다 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있답니다! 아울러, 어떤 방식으로 듣는 것이 좋을지, 어떤 내용을 들어야 도움이 될지 잘 모르겠다면, NVIDIA AI 교육 전문가의 상담을 받아보시기 바랍니다!