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最全AI线上课程包!NVIDIA GPU “增强算力”学习园地火速上线

最全AI线上课程包!NVIDIA GPU “增强算力”学习园地火速上线

2020-02-27 14:34

#人工智能 #深度学习


居家抗疫,停课不停学。在当前抗击疫情的关键时期,众多学校延期开学、企业远程在家办公,众多学生及开发者们居家抗疫。为了能够协助学生及开发者们在居家抗疫的同时,学习最新的人工智能应用知识提升自身技术水平,NVIDIA公司迅速整合多方资源建立了GPU“增强算力”线上学习园地

GPU“增强算力”线上学习园地整合了“NVIDIA深度学习学院(DLI)课程 ”、“NVIDIA超级公开课”和“NVIDIA开发者社区免费课程”三大线上课程学习资源,同学们可以在这里了解当今最新的人工智能技术及趋势,教材有云端课程,课程录像,课程讲义,课程内容包括GPU编程技术基础,AI计算加速和加速数据科学方面的应用开发实践及相关工具使用,计算机环境搭建及多种行业应用。

在新添的 GTC 精华资源中提供了 GTC CHINA 2019 主题演讲及技术分会视频资源库,包含主题演讲视频及演讲嘉宾许可公开的技术分享,足不出户,即可听技术专家讲述 AI 在各个行业的应用现状与趋势,向大咖学习技术经验与其背后的思考。

在动手实践栏目中,对于有一定自然语言处理知识基础的同学,我们提供了如何制作一个“舆情分析”的实操小项目的实施流程供同学们参考体验,完成项目的同学可以将你的成果上传至 Github,让更多的同学了解到你对深度学习技术应用的理解与掌握。

NVIDIA深度学习学院(DLI)课程


NVIDIA 深度学习学院 (DLI) 为开发者、研究人员和院校师生提供 AI 、加速计算和加速数据科学方面的应用开发实践培训,以期解决实际应用方面的问题。

您在家中即可随时登录 NVIDIA DLI学习平台,访问完全配置的GPU云服务器,按照课件中的详细指导进行自主学习和实验练习,提升人工智能应用开发的技能和实践经验。部分课程完成后,您还可以获得 NVIDIA 全球开发者培训证书,为职业发展提供有力证明。

访问 www.nvidia.cn/dli,您可查看课程详细介绍并开始学习。课件可长期、多次、反复学习使用。遇到课件登录问题,请添加微信DLI小助手,微信号DLIChina

深度学习—通用基础
-- 深度学习基础 —— 计算机视觉(中文,有证书)
-- 使用 Jetson Nano 开发 AI 应用(中文,有证书)
-- 使用 DIGITS 实现图像分类(中文)
-- 使用DIGITS 实现目标检测 ( 中文)
-- 使用TensorRT优化和部署TensorFlow模型 ( 中文)
-- 使用 Horovod 实现大规模深度学习
-- 使用 TensorFlow 实现图像分割
-- 使用 DIGITS 实现信号处理  ( 中文)

深度学习—数字内容生成
-- 使用 Torch 实现图像风格迁移
-- 使用自编码器实现渲染图像去噪( 中文)
-- 基于自编码器实现图像超分辨率( 中文)

深度学习—医疗医学
-- 在 Keras 中通过递归神经网络RNN)为时间序列数据建模
-- 使用 MedNIST 数据集进行医学图像分类( 中文)
-- 应用深度学习数据科学工作流在医疗领域
-- 使用 DIGITS 实现医学影像分割
-- 使用TensorFlow 实现图像分类:放射组学 - 1p19q 染色体状态分类( 中文)
-- 使用 R 和 MXNet 实现医学影像分析
-- 使用GAN对医学图像进行数据集扩展与图像分割( 中文)
-- 将由粗到细的上下文记忆应用于医学影像

深度学习—智能视频分析
-- 使用DeepStream的智能视频分析的AI工作流
-- 在Jetson Nano上使用DeepStream进行视频分析

加速计算
-- 加速计算基础——CUDA C/C++    (中文,有证书)
-- 加速计算基础 —— CUDA Python (中文,有证书)
-- 加速计算基础 —— OpenACC
-- 使用 CUDA C/C++ 加速应用程序 ( 中文)
-- 使用容器实现高性能计算
-- OpenACC – 4 个步骤实现 2 倍增速
-- 使用 CUDA C/C++ 优化 GPU 内存
-- 使用 CUDA C/C++ 中的 GPU 加速库加速应用程序
-- 使用 Thrust 加速 C++

加速数据科学
-- 加速数据科学基础——RAPIDS(有证书)
-- 使用RAPIDS加速数据科学工作流( 中文)

IT 人员的 AI 课程
-- 如何在数据中心实现 AI

NVIDIA超级公开课


NVIDIA超级公开课是NVIDIA在智东西公开课推出的「NVIDIA专场」,专注于系统讲解最新GPU产品、AI加速技术和深度学习训练、推理解决方案,以及在互联网、数据科学、智能医疗、金融、科学计算等重要行业中的加速案例。

「NVIDIA专场」的讲师既有来自NVIDIA的技术大牛和资深研究人员,也有来自诸如阿里巴巴、百度、中科院理论物理研究所、清华大学、复旦大学、西安交通大学、上海交通大学等NVIDIA优秀合作伙伴的开发负责人、创业者、资深学者和科研人员。他们系统、专业和极具实战价值的讲授和答疑,已经影响了无数的开发者、创业者、数据科学家、学生和科研人员。

通过该板块,您可以回看全部课程,收听讲师讲解。

-- 如何为深度学习和HPC提供更高算力
-- 深度学习如何改变医疗影像分析
-- DGX超算平台-驱动人工智能革命
-- GPU加速的空间天气预报
-- NVIDIA GPU加速高性能计算-空间天气预报
-- 如何利用最强GPU搭建医疗人工智能计算平台
-- 揭秘深度学习
-- 在你的桌面端通过NVIDIA云端GPU开展深度学习
-- 如何借助GPU集群搭建AI训练和推理平台
-- 医疗领域的深度学习
-- 案例解读:不同行业如何选择深度学习服务器
-- 面向典型地球科学应用的GPU优化方案
-- GPU编程及其在物理中的应用
-- 基于图灵架构Tesla T4(立即免费试用)如何让AI推理更高效
-- 开源软件平台RAPIDS如何加速数据科学
-- 如何利用迁移学习提升医学影像分析效率
-- 使用TensorRT实现目标检测模型的推理加速
-- 不同领域如何有效使用NGC加速应用开发
-- PAI自动混合精度训练的实现与应用
-- 利用GPU虚拟化技术搭建易用可扩展的深度学习环境
-- 开源GPU数据科学平台RAPIDS在金融风险评估中的应用
-- 使用TensorRT为深度学习模型推理加速
-- 如何利用生成式对抗网络GAN实现“AI神笔马良”GauGAN的神奇效果
-- 代码实践!利用TensorRT高级特性为目标检测模型推理加速
-- 如何利用少样本无监督学习实现高质量图像转换
-- 如何使用弱监督学习提升视觉场景理解能力
-- 部分卷积图像修复技术及其拓展应用
-- 使用TensorRT Inference Server加速深度学习模型的部署
-- 为深度学习和科学研究搭建AI计算平台的关键与挑战
-- 飞桨平台的多GPU并行训练方案解析
-- 深度学习在磁共振医学影像中的应用
-- NVIDIA DGX系统及服务解读
-- 短视频场景的AI应用推理与优化

NVIDIA开发者社区免费课程


NVIDIA开发者社区免费课程主要提供NVIDIA GPU编程相关的学习素材,包括课程简要,课程视频,及课程所需PPT。通过课程学习,您将了解到相关算力增强的专业知识,包括:CUDA编程的基础知识以及AI计算加速的工具使用。

-- CUDA 并行计算编程基础
-- CUDA优化 - 共享内存以及常量内存
-- CUDA 优化-多流执行
-- CUDA 优化-cuBLAS的使用
-- GPU人工智能服务器的搭建
-- NVIDIA DIGITS 及其在迁移学习中的应用
-- 使用 NVIDIA 免费工具 TensorRT 加速推理实践 -- YOLO目标检测
-- 使用 TensorRT 加速推理结果计算
-- 使用 TensorRT 加速推理结果计算 ,配合 Deepstream
-- TensoRT in Jetbot
-- Jetson NANO and TensorRT 在 MEV小车中的应用
-- NVIDIA 迁移式学习工具包的部署和使用
-- Style-Gan的架构与实现

“舆情分析”实践项目
 
对于有一定自然语言处理知识基础的同学,我们还提供了一个“舆情分析”实践小项目的操作流程,供参考体验。完成项目后,可将您的成果上传至Github,与大家分享。

查看流程


GTC精华资源:
GTC ON DEMAND – GTC CHINA 2019 主题演讲及技术分会资源库


我们已将 GTC CHINA 2019 的精华内容之一:包含主题演讲视频及演讲嘉宾许可公开的技术分会资源上传至 GTC on Demand 资源库。足不出户,即可听技术专家讲述 AI 在各个行业的应用现状与趋势,向大咖学习技术经验与其背后的思考。

 

GPU “增强算力”学习园地通道


手机端用户可扫描下方二维码,关注NVIDIA英伟达开发者社区微信公众号号,在菜单栏“福利社区”中选择“GPU学习园地”,或点击文章底部“阅读原文”,即可前往NVIDIA GPU “增强算力”学习园地 ,开启人工智能课程学习,提升您的自身技能。

PC端用户也可复制下方链接,网页登陆GPU“增强算力”线上学习园地,开启您的人工智能课程学习:

https://www.nvidia.cn/developer/online-training/


为了方便同学们的学习,如有学习上的疑问,欢迎来到“NVIDIAGPU学习园地”微信群进行沟通,请加微信小助手申请入群,微信号:NVChina01。

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