컨퍼런스 워크숍 및 트레이닝

GTC에서 전문가 직강 실무 교육을 통해 기술을 터득하고 향상하세요.

NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)에서는 AI, 가속 컴퓨팅 및 가속 데이터 사이언스 분야의 핸즈온 교육을 제공하여 개발자, 데이터 사이언티스트와 기타 전문가들이 가장 까다로운 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 이러한 심도 있는 워크숍은 각 분야의 전문가 주도로 진행되며 업계 최고의 기술적 노하우를 제공해 개인과 조직으로부터 획기적인 결과를 이끌어냅니다. 원데이 워크숍을 수강하고 NVIDIA DLI 인증서를 취득하여 관련 분야에 대한 역량을 입증하고 여러분의 커리어 성장을 촉진하세요.

왜 NVIDIA의 전문가 직강 워크숍과 트레이닝을 받아야 하나요?

업계 최고 전문가인 DLI 인증 인스트럭터(Instructor)

업계 최고 전문가인 DLI 인증 인스트럭터(Instructor)

로부터 직접 배워보세요. 가상룸을 통해 다른 학생들과 협업하고 전문가와 소통할 수 있습니다.

전문 기술 습득

전문 기술 습득

최신 기술 트렌드에 대한 커리큘럼을 열정적으로 개발하고 있는 업계 최고 전문가들로부터 배워보세요.

업계 표준 도구 및 프레임워크

업계 표준 도구 및 프레임워크

가장 폭넓게 사용되는 업계 표준 소프트웨어, 도구, 프레임워크로 실습 경험을 쌓으세요.

다양한 업계에 응용

다양한 업계에 응용

헬스케어, 로보틱스, 제조 등 다양한 업계의 딥 러닝, 가속 컴퓨팅, 가속화된 데이터 사이언스 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보세요.

인증서 획득

인증서 획득

수준 높은 과정의 NVIDIA Deep Learning Institute 인증서를 획득하여 보유 기술에 대한 역량을 입증하고 전문가로서 경력 성장을 촉진하세요.

실제 사례

실제 사례

Children’s Hospital of Los Angeles, Mayo Clinic, PwC와 같은 업계 리더와 공동 설계한 콘텐츠를 통해 실제 전문성을 키우세요.

클라우드의 GPU 가속 서버

클라우드의 GPU 가속 서버

클라우드 내 완전히 구성된 GPU 가속 서버에 액세스하여 트레이닝에서 제공하는 실습 예제를 완료하세요.

프로덕션 시간 단축

프로덕션 시간 단축

NVIDIA NGC™ 카탈로그의 과정에서 사용되는 것과 동일한 DLI 기반의 환경 컨테이너로 프로덕션급 솔루션을 구축하세요.

DLI 워크숍 미리 보기

 

NVIDIA 개발자 프로그램

모든 NVIDIA 기술 플랫폼에서 애플리케이션을 성공적으로 구축하는 데 필요한 최신 툴과 교육 자료를 받아가세요.

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스타트업 엑셀러레이터 프로그램

GTC 스타트업 트랙을 통해 NVIDIA Inception이 고투마켓(Go-to-market) 지원, 세계적인 수준의 교육, 그리고 기술 지원 등을 통해 어떻게 AI 스타트업들을 육성하고 있는지 확인해보세요.

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NVIDIA 개발자 프로그램

모든 NVIDIA 기술 플랫폼에서 애플리케이션을 성공적으로 구축하는 데 필요한 최신 툴과 교육 자료를 받아가세요.

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스타트업 엑셀러레이터 프로그램

GTC 스타트업 트랙을 통해 NVIDIA Inception이 고투마켓(Go-to-market) 지원, 세계적인 수준의 교육, 그리고 기술 지원 등을 통해 어떻게 AI 스타트업들을 육성하고 있는지 확인해보세요.

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전문가 직강 온라인 워크숍

클라우드 기반 GPU 가속 워크스테이션에 액세스하여 최신 딥러닝 툴, 프레임워크 및 SDK를 사용하여 뉴럴 네트워크를 훈련, 최적화 및 배치하는 방법을 배우세요.

GTC 에서의 DLI 워크숍은 다음과 같은 스폰서에 의해 후원됩니다:

MS

워크숍 제안

Fundamentals of Deep Learning

[미국시간(PDT), 영어진행] FUNDAMENTALS OF DEEP LEARNING

딥 러닝이 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 실습 예제를 어떻게 해결하는지 알아봅니다. 고도로 정확한 결과를 얻기 위해 처음부터 도구와 요령을 익히며 딥 러닝 모델을 트레이닝해보십시오. 또한 무료로 제공되는 최신 pre-trained 모델 활용하여 시간을 절약하고 딥 러닝 애플리케이션을 빠르게 시작해 실행하는 방법을 알아봅니다.

이 워크숍 참여 시 학습 내용:

  • 딥 러닝 모델 트레이닝에 필요한 기본 기술과 도구 학습
  • 일반적인 딥 러닝 데이터 유형 및 모델 아키텍처에 대한 경험 축적
  • 모델 정확도 향상을 위해 데이터 증가를 통해 데이터세트 강화
  • 모델 간 전이 학습(Transfer Learning)을 활용해 더 적은 데이터와 컴퓨팅 성능으로 효율적인 결과 달성
  • 첨단 딥 러닝 프레임워크로 자체 프로젝트를 수행할 수 있는 자신감 획득

[미국시간(PDT), 영어진행] BUILDING INTELLIGENT RECOMMENDER SYSTEMS

딥 러닝 기반 추천 시스템은 소매, 엔터테인먼트, 헬스케어, 금융 및 기타 산업에서 맞춤형 온라인 경험과 강력한 의사 결정 지원 도구를 뒷받침하는 중요한 요소입니다. 이 워크숍에서는 매우 효과적인 추천 시스템을 구축하기 위한 기본 도구와 기술뿐 아니라 실시간 추천을 위해 GPU 가속화 솔루션을 배포하는 방법도 다룹니다.

이 워크숍 참여 시 학습 내용:

  • 오픈소스 cuDF 라이브러리 및 Apache Arrow를 사용해 콘텐츠 기반 추천 시스템 구축
  • Alternating Least Square(ALS) 및 CuPy를 사용해 공동 필터링 추천 시스템 구성
  • TensorFlow 2를 사용해 폭넓은 딥 뉴럴 네트워크를 설계하여 하이브리드 추천 시스템 구축
  • 대규모의 희소 데이터세트를 사용해 트레이닝과 추론 모두의 성능 최적화
  • 추천 시스템 모델을 고성능 웹 서비스로 배포
Building Intelligent Recommender Systems
Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications

[미국시간(PDT), 영어진행] BUILDING TRANSFORMER-BASED NATURAL LANGUAGE PROCESSING APPLICATIONS

문서 분류 등의 텍스트 분류 작업에 트랜스포머 기반 자연어 처리 모델을 사용하는 방법을 알아봅니다. 또한 명명된 엔터티 인식(NER) 작업을 위해 트랜스포터 기반 모델을 활용하는 방법과 지표, 도메인 특수성, 사용 가능한 리소스를 바탕으로 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델이 어느 것인지 결정하기 위해 다양한 모델 기능, 구속 조건 및 특성을 분석하는 방법도 배웁니다.

이 워크숍 참여 시 학습 내용:

  • Word2Vec, 순환 뉴럴 네트워크(RNN) 기반 임베딩, 트랜스포머 등의 NLP 작업에서 텍스트 임베딩이 빠르게 진화한 방식 이해
  • RNN 없이 트랜스포머 아키텍처 기능, 특히 셀프 어텐션 기능을 사용하여 언어 모델을 생성하는 방법 확인
  • 셀프 수퍼비전 기능을 사용해 BERT, Megatron, 기타 이형의 트랜스포머 아키텍처를 개선하여 뛰어난 NLP 결과 달성
  • 사전 트레이닝된 첨단 NLP 모델을 활용하여 텍스트 분류, NER, 질문-답변 등의 여러 작업 해결
  • 추론 과제를 관리하고 라이브 애플리케이션을 위해 개선된 모델 배포
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