Deep Learning Institute(DLI)에서 제공하는 핸즈온 교육에 참여하세요

청중 단계: 입문 단계

전제 조건: 프로그래밍의 기본 개념에 대한 이해
함수, 루프, 사전 및 어레이 등의 Python.

세션 요약: 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 트레이닝해 보세요. 또한 무료로 이용 가능한, 사전 준비 트레이닝 첨단 모델을 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

청중 단계: 중급 단계

전제 조건:
> 방어적 사이버 보안 테마에 대한 기본 지식
> 전문 데이터 사이언스 및/또는 데이터 분석 경험
> Python 프로그래밍 언어에 대한 역량
> Linux 명령줄에 대한 역량

세션 요약:
NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 통해 사이버 보안 개발자와 실무자는 GPU 컴퓨팅의 힘을 활용하여 이전에는 불가능했던 규모로 수행되는 사이버 보안 솔루션을 구현할 수 있습니다. Morpheus를 통해 사이버 보안 개발자는 대량의 실시간 데이터를 필터링, 처리 및 분류하는 최적화된 AI 파이프라인을 만들 수 있습니다. Morpheus는 데이터센터에 새로운 차원의 정보 보안을 도입하여 사이버 보안 위협 감지 및 해결을 위한 동적 보호, 실시간 원격 분석 및 적응형 방어를 지원합니다.

이 워크숍에서는 NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 사용하여 실제 사이버 보안 문제를 해결하는 실습 경험을 할 수 있습니다. 이 워크숍을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

> NVIDIA GPU 및 AI를 사용하여 대규모 데이터 스트림을 처리하고 분석하는 엔드 투 엔드 Morpheus 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
> 조직의 특정 요구 사항에 맞게 Morpheus의 기본 AI 툴킷을 미세 조정할 수 있습니다.
> Morpheus 프레임워크의 주요 구성 요소, 함께 작동하는 방식 및 직접 시작하는 방법을 이해할 수 있습니다.