NVIDIA DLI Teaching Kits für Dozenten

Universitäten sind die wichtigste Institution, wenn es darum geht, die nächste Generation in aufstrebenden Technologien wie beschleunigtes Computing, Datenwissenschaft und KI auszubilden. Die Teaching Kits des NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) senken die Hürde für die Integration von KI und GPU-Computing in die Kursarbeit durch herunterladbare Lehrmaterialien und Onlinekurse, die die Grundlage für das Verständnis und den Aufbau von praktischem Fachwissen in diesen wichtigen Bereichen bilden.

Vorteile für Dozenten

Beseitigen Sie Hürden bei der Vermittlung neuer Technologien

NVIDIA DLI Teaching Kits

Spart Zeit bei der Planung von Kursen und Übungen

Die Entwicklung neuer Lehrmaterialien wie Vorlesungsfolien und praktischer Übungen kann für vielbeschäftigte Lehrkräfte einen erheblichen Zeitaufwand bedeuten. Teaching Kits verkürzen die Zeit, die Lehrkräfte für die Entwicklung von Kursinhalten benötigen, um ein Vielfaches.

Kostenloser Zugang zu DLI-Onlinekursen

Reduziert den Kosten- und Infrastrukturbedarf

Neue Lehrmaterialien und -mittel kosten Geld und erschweren den Zugang für Studierende zu Wissen. Teaching Kits bieten Dozenten und ihren Studierenden auf zwei Arten kostenlosen Zugang zu GPUs in der Cloud: über das AWS-Programm von Amazon, das Dozenten und ihren Studierenden erweiterte Cloud-Gutschriften bietet, und über die kostenlosen DLI-Onlinekurse.

NVIDIA entwickelt Teaching Kits gemeinsam mit akademischen Partnern

Beinhaltet akademische Theorie und Grundlagen

Viele Technologieunternehmen stellen Universitäten nur angewandte Branchen- und Berufsausbildungsmaterialien zur Verfügung, denen es an Grundlagen und akademischer Theorie mangelt. Gemeinsam mit akademischen Partnern entwickelt NVIDIA Teaching Kits, um die neuesten Branchentrends, GPU-Architekturen und Anwendungen mit grundlegender Theorie und Pädagogik aus dem akademischen Bereich zu kombinieren.

 Die Dozenten-Communitys von NVIDIA

Einzigartiges, umfassendes Kursangebot mit Unterstützung

Eine weitere Hürde ist das erforderliche Fachwissen für die Vermittlung der Technologie und die Auswahl der für den Unterricht am besten geeigneten Plattformen und Ressourcen. Das Teaching Kits-Programm bietet Unterstützung seitens NVIDIA sowie die Dozenten-Communitys von NVIDIA, Diskussionen auf Konferenzen, Leitfäden zum Einstieg, Webinare, einen offenen Kanal für Dozenten, um Feedback zu geben und Fragen zu stellen, und vieles mehr.

Unterrichtsressourcen

Das Fundament für Innovatoren der nächsten Generation

KI in den Kurslehrplan integrieren: Das Deep Learning Teaching Kit von NVIDIA

Deep Learning

Dieses Teaching Kit, das gemeinsam mit Professor Yann LeCun und seinem Team an der New York University (NYU) entwickelt wurde, nutzt die neuesten Computing-Frameworks und -Techniken, um einführende und fortgeschrittene Deep-Learning-Themen zu erforschen, von der Bildklassifizierung über generative adversarische Netze (GANs) bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Teaching Kit für beschleunigtes Computing für Universitätsdozenten: Einführung

Beschleunigtes Computing

Dieses Teaching Kit, das gemeinsam mit Professor Wen-Mei Hwu und seinem Team von der University of Illinois (UIUC) sowie Professorin Sunita Chandrasekaran und ihrem Team von der University of Delaware entwickelt wurde, beinhaltet einführende und fortgeschrittene Themen. Dazu zählen beispielsweise APIs für die parallele Programmierung, Programmiertools und -techniken, Prinzipien und Muster paralleler Algorithmen sowie Merkmale und Beschränkungen von Prozessorarchitekturen.

Edge-KI und Robotik

Edge-KI und Robotik

Das Edge-KI- und Robotik-Teaching-Kit, das in Zusammenarbeit mit der University of Oxford und der University of Maryland Baltimore County entwickelt wurde, umfasst Vorlesungsfolien und praktische Übungen zu Themen wie Big Data und IoT, Vision-KI, bestärkendes Lernen, Gesprächs-KI, Diversität, Ethik und Sicherheit sowie autonome Robotik.

NVIDIA und das Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)

Datenwissenschaft

Dieses Teaching Kit, das in Zusammenarbeit mit dem Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) und der Prairie View A&M University entstanden ist, thematisiert GPU-beschleunigte Algorithmen und Datenwissenschaft unter Verwendung des RAPIDS™-Frameworks. Der Inhalt wurde auch mit Rücksicht auf kulturelle Aspekte entwickelt und behandelt Themen wie Vorurteile und Fairness in der Datenwissenschaft.

Cloud-basierte GPU-Computing-Ressourcen

Grafik und Omniverse

Dieses Teaching Kit wurde in Abstimmung mit führenden Film- und Animationsschulen in unserem Studio Education-Partnerprogramm entwickelt und ist für Hochschul- und Universitätsdozenten konzipiert, die Grafik und NVIDIA Omniverse™ – eine offene Plattform für virtuelle Zusammenarbeit und physikalisch genaue Simulationen in Echtzeit – in den Kurslehrplan einbinden möchten.

Kursinhalte, die umfassend und auf Quellebene sind

NVIDIA Teaching Kits wurden gemeinsam mit Universitätsdozenten entwickelt und bieten Inhalte, mit denen Dozenten GPUs in ihren Lehrplan einbinden und KI-fähige Inhalte bereitstellen können. Der Zugang zu kostenlosen DLI-Onlinekursen bietet die Möglichkeit, Zertifikate mit Fachkompetenzen zu erwerben und sich so beruflich weiterzuentwickeln.

 Lehrpläne, Vorlesungsfolien und Videos

Lehrpläne, Vorlesungsfolien und Videos

Praktische Übungen, Tests, Prüfungen und Lösungen

Praktische Übungen, Tests, Prüfungen und Lösungen

Kurzanleitungen und E-Books

Kurzanleitungen und E-Books

Cloud-basierte GPU-Computing-Ressourcen

Cloud-basierte GPU-Computing-Ressourcen

DLI Teaching Kits sind für mich sehr hilfreich und dienen als anschauliche Kursunterstützung. Zunächst beginne ich mit den grundlegenden Trainingsbeispielen. Die Kits helfen mir wirklich dabei, Studierenden die Grundlagen von Deep Learning beizubringen, wie faltende neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze und deren Trainingsprozesse.

– Vipul Kumar Mishra, Außerordentlicher Professor, Bennett University, Indien

Die Studierenden wissen, dass das von uns präsentierte Material dem neuesten Stand der Technik entspricht, was ihnen Vertrauen in das Material gibt und viel Begeisterung hervorruft.

– Daniel Wong, Assistenzprofessor für Computer Engineering, University of California, Riverside

Wenn Sie Ihre Zeit produktiv nutzen wollen und eine gute Recherche betreiben wollen, verwenden Sie das Teaching Kit. Sie sparen wertvolle Zeit und es gibt viel Freiheit, die Wissensvermittlung auf Ihre eigene Art und Weise anzupassen, abgestimmt auf Ihre Kultur und auf die Anforderungen Ihrer eigenen Studierenden, aber unterstützt durch sehr hochwertige Ressourcen.

– Sunita Chandrasekaran, Assistenzprofessorin, University of Delaware

DLI Teaching Kits sind für mich sehr hilfreich und dienen als anschauliche Kursunterstützung. Zunächst beginne ich mit den grundlegenden Trainingsbeispielen. Die Kits helfen mir wirklich dabei, Studierenden die Grundlagen von Deep Learning beizubringen, wie faltende neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze und deren Trainingsprozesse.


– Vipul Kumar Mishra, Außerordentlicher Professor, Bennett University, Indien

Die Studierenden wissen, dass das von uns präsentierte Material dem neuesten Stand der Technik entspricht, was ihnen Vertrauen in das Material gibt und viel Begeisterung hervorruft.


– Daniel Wong, Assistenzprofessor für Computer Engineering, University of California, Riverside

Wenn Sie Ihre Zeit produktiv nutzen wollen und eine gute Recherche betreiben wollen, verwenden Sie das Teaching Kit. Sie sparen wertvolle Zeit und es gibt viel Freiheit, die Wissensvermittlung auf Ihre eigene Art und Weise anzupassen, abgestimmt auf Ihre Kultur und auf die Anforderungen Ihrer eigenen Studierenden, aber unterstützt durch sehr hochwertige Ressourcen.


– Sunita Chandrasekaran, Assistenzprofessorin, University of Delaware

Partneruniversitäten

NVIDIA arbeitet mit führenden Universitäten zusammen, um gemeinsam Inhalte für DLI Teaching Kits zu entwickeln und dabei akademische Grundlagen und Theorie mit den neuesten Technologieressourcen zu kombinieren.

University of Delaware
University of Illinois
NYU
Prairie View A&M University
UMBC
University of Oxford

Fördern Sie die Fähigkeiten Ihrer Studierenden in den Bereichen beschleunigtes Computing, KI und Datenwissenschaft.