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.

딥 러닝 전문가 주도 워크숍 과정

  • KOREA
  • NORTH AMERICA
  • EUROPE
  • INDIA
  • Taiwan
  • JAPAN

4 월 14 일 (수) | 09:00-17:00
(한국시간, UTC+9)

딥 러닝의 기초 (DLIW2478)

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 실습 예제를 통해 딥 러닝 구조를 학습합니다. 정확도를 높이기 위한 툴이나 방법을 학습해 딥 러닝 모델을 스크래치 레벨부터 단계별로 훈련시키고 목적에 맞게 자유롭게 활용하는 방법도 배우게 됩니다.

4 월 15 일 (목) | 09:00-17:00
(한국시간, UTC+9)

CUDA C/C++를 활용한 가속화 컴퓨팅 기초 (DLIW2479)

기존 C/C++ CPU 전용 애플리케이션에서 가장 필수적인 CUDA 기술과 Nsignt Systems 프로파일러를 사용하여 GPU의 성능을 활용하고 애플리케이션의 성능을 가속화하고 최적화하는 방법에 대해 알아보십시오.

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

Fundamentals of Deep Learning (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++ (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 with RAPIDS (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 (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 (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 (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 (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 (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.

Mon, April 12 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Fundamentals of Deep Learning (DLIW2315)

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
(CEST, UTC+2)

Applications of AI for Anomaly Detection (DLIW2317)

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).

Tues, April 13 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA C/C++ (DLIW2314)

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 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications (DLIW2319)

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...

Wed, April 14 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Deep Learning for Autonomous Vehicles - Perception (DLIW2318)

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

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Accelerating CUDA C++ Applications with Multiple GPUs (DLIW2321)

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.

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Fundamentals of Accelerated Data Science with RAPIDS (DLIW2320)

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
(CEST, UTC+2)

Deep Learning for Autonomous Vehicles - Perception (DLIW2318)

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

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Accelerating CUDA C++ Applications with Multiple GPUs (DLIW2321)

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.

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(CEST, UTC+2)

Fundamentals of Accelerated Data Science with RAPIDS (DLIW2320)

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.

Mon, April 12 | 09:00-17:00
(IST, UTC+5:30)

Fundamentals of Deep Learning (DLIW2474)

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...

Fri, April 16 | 09:00-17:00
(IST, UTC+5:30)

Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications (DLIW2475)

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...

Wed, April 14 | 09:00-17:00
(CST, UTC +8)

Fundamentals of Deep Learning (DLIW2471)

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, state-of-the-art pre-trained models to save time and get your deep learning application up and running quickly.

Thurs, April 15 | 09:00-17:00
(CST, UTC +8)

Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUs (DLIW2472)

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

Fri, April 16 | 09:00-17:00
(CST, UTC +8)

Deep Learning for Intelligent Video Analytics (DLIW2473)

Explore how to deploy object detection and tracking networks to evaluate real-time, large-scale video streams.

Mon, April 12 | 09:00-17:00
(JST, UTC+9)

Fundamentals of Deep Learning (DLIW2476)

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...

Wed, April 14 | 09:00-17:00
(JST, UTC+9)

Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUs (DLIW2477)

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

DLI 워크숍 미리 보기

 

NVIDIA 개발자 프로그램

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

gtc21-spring-web-topic-industry-page-join-slide-2-3c33-d
gtc21-spring-web-topic-industry-page-join-slide-3-3c33-d

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.

NVIDIA 개발자 프로그램

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

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.

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