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, 총 41가지의 컨텐츠로 아래 세가지 방법으로 들으실 수 있습니다.
- 언제 어디서나 인터넷과 노트북만 있다면 들을 수 있는 온라인 강의
- NVIDIA 의 공식 인증을 받은 딥 러닝 전문가의 강사 직강 워크숍
- 학교에서 무료로 강의를 수강할 수 있는 앰버서더 프로그램
NVIDIA DLI 프로그램을 수강하고 싶다면 링크 를 통해 본인에게 맞는 학습 컨텐츠와 방법에 대해 상담을 받아보세요!
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.
딥 러닝 기초 강의
- 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- 자연어처리를 위한 딥 러닝 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- 다중 데이터 유형을 위한 딥 러닝 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- Jetson Nano로 딥 러닝 시작해보기 (8시간)
- DIGITS를 활용한 이미지 분류(Image Classification) (2시간)
- DIGITS 을 활용한 물체 인식(Object Detection) (2시간)
- TensorRT를 활용한 TensorFlow 모델 최적화(Optimization)와 배포(Deployment) (2시간)
- RAPIDS를 활용한 데이터 사이언스 워크플로우 가속화 (2시간)
- Horovod를 활용한 멀티 GPU 딥 러닝 학습 (2시간)
- TensorFlow를 활용한 이미지 분할 (Segmentation) (2시간)
- DIGITS를 활용한 신호 프로세싱 (Signal Processing) (2시간)
컴퓨팅 가속화 기초 강의
- 멀티 GPU 를 위한 딥 러닝 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- CUDA C/C++을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- CUDA Python을 활용한 컴퓨팅 가속화 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- OpenACC를 활용한 컴퓨팅 가속화 기초 (8시간)
- 컨테이너를 활용한 High-Performance Computing (HPC) 애플리케이션 개선 (2시간)
- CUDA C/C++을 활용한 애플리케이션 가속화 (2시간)
- OpenACC 입문 – 4단계를 통한 2배 가속화 (2시간)
- CUDA C/C++을 활용한 GPU 메모리 최적화 (2시간)
- GPU 가속 라이브러리를 활용한 C/C++ 애플리케이션 가속화 (2시간)
- Thrust 를 활용한 C++가속화 (2시간)
산업별 딥 러닝 강의
- 게임 개발과 디지털 콘텐츠 산업
- Autoencoders 기술을 활용한 디지털 컨텐츠 딥 러닝 기초 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- Torch 를 활용한 이미지 스타일 변환 (Image Style Transfer) (2시간)
- Autoencoders 기술을 활용한 영상 잡음 제거 (Image Denoising) (2시간)
- Autoencoders 기술을 활용한 초고해상도 영상 생성 (Super Resolution) (2시간)
- 의료산업
- 의료 영상 분석을 위한 딥 러닝 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- Keras 기반의 순환신경망 (RNN)으로 시계열 데이터 모델링하기 (2시간)
- MedNIST 데이터를 사용한 의료 영상 분류 (Classification) (2시간)
- 의료 애플리케이션에서의 딥 러닝 데이터 사이언스 워크플로우 알아보기 (2시간)
- DIGITS를 활용해 의료 영상에서 질환 분할하기 (Segmentation) (2시간)
- TensorFlow를 활용한 이미지 분류 (Classification): MRI 이미지를 이용한 Radomics-1p19q 염색체 상태 분류 (2시간)
- R 과 MXNet을 활용한 의료 영상 분석 – 시계열 MRI 데이터 기반의 좌심실 부피 예측 (2시간)
- GAN 을 활용한 뇌 MRI 데이터 생성 및 분할 (Data Augmentation and Segmentation) (2시간)
- Coarse-to-Fine Context Memory (CFCM)를 의료 영상에 적용하기 (2시간)
- 지능형 비디오 분석
- 지능형 비디오 분석을 위한 딥 러닝 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- DeepStream을 활용한 AI 워크플로우를 지능형 비디오 분석에 적용하기 (2시간)
- 제조업
- 산업 점검을 위한 딥 러닝 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
- 로봇산업
- 로보틱스를 위한 딥 러닝 (8시간) [강사 직강 워크숍 가능, 인증서 제공]
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, 아래 링크를 통해 상담을 받아보시기 바랍니다!
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