컨퍼런스 워크숍 및 교육

GTC는 전문가가 주도하는 실무 교육을 통해 기술을 터득하고 향상할 수 있는 완벽한 기회입니다.

GTC 에 등록하고 2시간 동안 진행되는 워크숍에 무료로 액세스하세요. 또는 원데이 워크숍을 완료하고 NVIDIA DLI(Deep Learning Institute) 인증서를 취득하여 관련 분야에 대한 역량을 입증하세요. 원데이 워크숍의 가격은 2021년 10월 22일까지 단 $99입니다.

무료 GTC 컨퍼런스 패스에 등록한 후 참석자 포털에 로그인하여 원하는 원데이 워크숍을 선택하고 결제 절차를 완료하세요. 좌석이 한정되어 있으므로 지금 예약하세요.

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전문가 주도 워크숍

Tues, April 13 | 06:00-14:00
(PDT, UTC-7)

Fundamentals of Deep Learning, English (DLIW2323)

Learn how deep learning works through hands-on exercises in computer vision and natural language processing. You will train deep learning models from scratch, learning tools and tricks to achieve highly accurate results. You’ll also learn to leverage freely available...

Tues, April 13 | 09:00-17:00
(PDT, UTC-7)

Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++, English (DLIW2327)

Learn how to accelerate and optimize existing C/C++ CPU-only applications to leverage the power of GPUs using the most essential CUDA techniques and the Nsight Systems profiler.

Wed, April 14 | 06:00-14:00
(PDT, UTC-7)

Fundamentals of Accelerated Data Science, English (DLIW2326)

Learn how to perform multiple analysis tasks on large data sets using RAPIDS, a collection of data science libraries that allows end-to-end GPU acceleration for data science workflows.

Wed, April 14 | 09:00-17:00
(PDT, UTC-7)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications, English (DLIW2325)

Learn how to use Transformer-based natural language processing models for text classification tasks, such as categorizing documents. You will also get insight on how to leverage Transformer-based models for named-entity recognition (NER) tasks and...

Thurs, April 15 | 06:00-14:00
(PDT, UTC-7)

Applications of AI for Anomaly Detection, English (DLIW2328)

Learn to detect anomalies in large data sets to identify network intrusions using supervised and unsupervised machine learning techniques, such as accelerated XGBoost, autoencoders, and generative adversarial networks (GANs).

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(PDT, UTC-7)

Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUs, English (DLIW2324)

Learn how to use multiple GPUs to train neural networks and effectively parallelize training of deep neural networks using TensorFlow.

Fri, April 16 | 06:00-14:00
(PDT, UTC-7)

Deep Learning for Autonomous Vehicles - Perception, English (DLIW2329)

Learn how to design, train, and deploy deep neural networks and optimize perception components for autonomous vehicles using the NVIDIA DRIVE™ development platform.

Fri, April 16 | 09:00-17:00
(PDT, UTC-7)

Accelerating CUDA C++ Applications with Multiple GPUs, English (DLIW2322)

Learn how to write CUDA C++ applications that efficiently and correctly utilize all available GPUs in a single node, dramatically improving the performance of applications and making the most cost-effective use of systems with multiple GPUs.

  • 대한민국
  • EMEA
  • 인도
  • 대만
  • 일본

11월 8일 (월)
얼리버드 가격 $99
09:00-17:00 (KST, UTC +9)

Transformer 기반 자연어 처리 애플리케이션 구축, 한국어 진행

문서 분류 등의 텍스트 분류 작업에 트랜스포머 기반 자연어 처리 모델을 사용하는 방법을 알아보세요. 또한 NER(명명된 엔터티 인식) 작업 등에 트랜스포머 기반 모델을 사용하는 방법에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

11월 11 일 (목)
얼리버드 가격 $99
09:00-17:00 (KST, UTC +9)

멀티 GPU를 위한 딥 러닝의 기초, 한국어 진행

매우 효과적인 추천 시스템을 구축하기 위한 기본 도구와 기술뿐 아니라 실시간 추천을 위해 GPU 가속화 솔루션을 배포하는 방법도 알아보세요.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Fundamentals of Deep Learning, English (DLIW1383)

Learn how deep learning works through hands-on exercises in computer vision and natural language processing. You’ll train deep learning models from scratch, learning tools and tricks to achieve highly accurate results. You’ll also learn to usefreely available, state-of-the-art pre-trained models to save time and get your deep learning applications up and running quickly.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++, English (DLIW1384)

Learn how to accelerate and optimize existing C/C++ CPU-only applications to leverage the power of GPUs using the most essential NVIDIA® CUDA® techniques and the Nsight™ Systems profiler.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Fundamentals of Accelerated Data Science, English (DLIW1385)

Find out how to perform multiple analysis tasks on large data sets using NVIDIA RAPIDS™, a collection of data science libraries that allows end-to-end GPU acceleration for data science workflows.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications, English (DLIW1386)

Learn how to use Transformer-based natural language processing models for text classification tasks, such as categorizing documents. You’ll also get insight on how to use Transformer-based models for named-entity recognition (NER) tasks and more.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Applications of AI for Predictive Maintenance, English (DLIW1387)

Learn how to identify anomalies and failures in time-series data, estimate the remaining useful life of the corresponding parts, and use this information to map anomalies to failure conditions.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Scaling CUDA C++ Applications to Multiple Nodes, English (DLIW1498)

Learn the tools and techniques required to write CUDA C++ applications that can scale efficiently to clusters of NVIDIA GPUs. You will do this by working on code from several CUDA C++ applications in an interactive cloud environment backed by several NVIDIA GPUs.
 

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CET, UTC +1)

Accelerating Data Engineering Pipelines, English (DLIW1417)

Explore how GPUs can improve data pipelines and how using advanced data engineering tools and techniques can result  in significant performance acceleration.

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (IST, UTC +5:30)

Fundamentals of Deep Learning, English (DLIW1394)

Learn how deep learning works through hands-on exercises in computer vision and natural language processing. You’ll train deep learning models from scratch, learning tools and tricks to achieve highly accurate results. You’ll also learn to use freely available, state-of-the-art pre-trained models to save time and get your deep learning applications up and running quickly.

Thursday, November 11
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (IST, UTC +5:30)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications, English (DLIW1395)

Learn how to use Transformer-based natural language processing models for text classification tasks, such as categorizing documents. You’ll also get insight on how to use Transformer-based models for named-entity recognition (NER) tasks and more.  

Monday, November 8
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CST, UTC +8)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications, Traditional Chinese (DLIW1392)

Learn how to use Transformer-based natural language processing models for text classification tasks, such as categorizing documents. You’ll also get insight on how to use Transformer-based models for named-entity recognition (NER) tasks and more.

Thursday, November 11
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (CST, UTC +8)

Building Intelligent Recommender Systems, Traditional Chinese (DLIW1393)

Learn the fundamental tools and techniques for building highly effective recommender systems, as well as how to deploy GPU-accelerated solutions for real-time recommendations.

Tuesday, November 9
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (JST, UTC +9)

Applications of AI for Predictive Maintenance, Japanese (DLIW1389)

Discover how to identify anomalies and failures in time-series data, estimate the remaining useful life of the corresponding parts, and use this information to map anomalies to failure conditions.

Tuesday, November 9
$99 early-bird pricing
09:00-17:00 (JST, UTC +9)

Applications of AI for Predictive Maintenance, Japanese (DLIW1389)

Discover how to identify anomalies and failures in time-series data, estimate the remaining useful life of the corresponding parts, and use this information to map anomalies to failure conditions.

"NVIDIA는 훌륭한 가상 교육 환경을 마련했으며 딥러닝/CUDA 전문가로부터 직접 배울 수 있었습니다. 그래서 저희 팀은 개념 뿐만 아니라 실습 랩에서 코드를 적용하는 방법을 이해할 수 있었으며, 이는 저희가 주제를 더 깊이 있게 이해하는 데 도움이 되었습니다. 저희 팀에게는 아주 즐거운 수업이었습니다."

—곽현구, 교육 담당 매니저, 생산기술연구소, 삼성전자

NVIDIA DLI 워크숍은 제 분야에서 최첨단 기술을 유지하도록 도와주었습니다. 의욕이 높은 학생들과 지식이 풍부한 강사로 이루어진 이 경험은 유익하면서도 즐거웠습니다. 예시도 꾸준히 연관성이 높아서 몇 년 동안 다시 찾을 예정입니다!

– John Snyder, 선임 데이터 사이언티스트, ThreatConnect

이 교육은 저희 팀에 아주 성공적이었습니다. 강의와 실험실은 영감을 주고 재미있었습니다. 강사들도 훌륭했습니다!

—Timothée Carayol, 데이터 사이언스 전문성 리드, ING Germany

DLI 워크숍 미리 보기

 

NVIDIA 개발자 프로그램

모든 NVIDIA 기술 플랫폼에서 애플리케이션을 성공적으로 구축하는 데 필요한 고급 도구와 교육 프로그램을 이용하세요.

스타트업 육성 프로그램

GTC에서 다양한 스타트업 트랙을 감상하고 NVIDIA Inception이 제공하는 마케팅 지원, 세계적인 수준의 교육, 그리고 기술 지원 등 다양한 스타트업 육성 프로그램을 확인해보세요.

워크숍 수강하기

AI, 가속화된 데이터 사이언스 또는 가속 컴퓨팅의 핵심 기술 개발에 관심이 있으신가요? NVIDIA DLI(Deep Learning Institute)에서 전문가 주도 워크숍을 수강하고 해당 주제에 대한 딥러닝 역량을 입증하는 인증서를 취득하세요.

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