教您
用深度学习
来解决问题

NVIDIA Deep Learning Institute

NVIDIA 深度学习学院 (DLI) 为期望使用深度学习解决全球最具挑战性问题的开发者、数据科学家和研究人员提供动手实验培训。

DLI 通过自学式在线实验室和讲师指导式研讨会,在各应用领域提供设计、训练和部署神经网络的最新技术相关培训。学员可以探索广泛使用的开源框架和 NVIDIA 最新推出的 GPU 加速深度学习平台。

Online Labs

在线实验室

DLI 在全球范围内提供自学式在线实验室

了解 GPU 加速深度学习,同时学习适合您的深度学习软件框架。

了解如何通过 NVIDIA DIGITS™ 利用深度学习工作流程中的深度神经网络 (DNN) 解决真实图像分类问题。

了解如何利用 NVIDIA DIGITS 处理声音、地震、无线电和雷达等传感器的数据,训练和测试卷积神经网络 (CNN)。

探索使用经 NVIDIA DIGITS 训练的神经网络,识别图像特定特征的三种方法。

探索如何使用 TensorFlow 训练和评估图像分割网络,从而使用 Sunnybrook 心脏 MRI 数据集识别人类心脏的左心室。

Instructor-Led Workshops

研讨会

DLI提供现场讲师指导式技术培训,主要讲述深度学习或特定应用领域的基础知识。我们提供半天和全天的研讨会,内容涵盖深度学习系列主题不同级别的专业知识。申请举办下列五种研讨会之一,或查看我们的实验室目录并定制研讨会。

半天课程:揭开深度学习的神秘面纱

此课程涵盖深度学习的基础内容,包括如何训练深度神经网络执行任务、深度学习可解决的问题类型以及如何为您的项目选择合适的软件、硬件和资源。

半天研讨会:深度学习入门

此研讨会涵盖深度学习的基础知识,并提供通过 NVIDIA DIGITS™ 利用深度神经网络 (DNN) 解决真实图像分类问题的动手实验培训。

全天研讨会:深度学习基础

此研讨会涵盖深度学习基础知识,并提供使用热门框架进行图像分类、目标检测、神经网络部署的动手实验培训。

全天研讨会:医疗基因组学领域的深度学习

此研讨会内容包括如何使用 DIGITS 进行图像分类、如何使用 Keras 和 Tensorflow 预测影像组,以及如何在真实的基因组学数据中运用 dragoNN 工具包的相关知识。

全天研讨会:医疗影像分析领域的深度学习

此研讨会内容包括使用 DIGITS 进行医学影像分割、使用 R 和 MXNet 进行医学影像分析,以及如何使用 Keras 和 Tensorflow 预测影像组。

定制研讨会

在我们的实验室目录中选择主题,为您的团队或组织定制研讨会。

即将举办的研讨会

  • GTC China | 北京 | 9 月 25 – 27 日
  • GTC Europe | 慕尼黑 | 10 月 10 -12 日
  • GTC Israel | 特拉维夫 | 10 月 18 日
  • GTC DC | 华盛顿特区 | 11 月 1 - 2 日
  • GTC Japan | 东京 | 12 月 12 - 13 日

DLI 合作伙伴

GTC 2017

GTC 2017

San Jose | May 8 - 11
Strata + Hadoop World 2017

STRATA + HADOOP
WORLD 2017

London | May 23-25
NEIC

NEIC

Sweden | May 29
O'Reilly AI Conference

O'REILLY AI CONFERENCE

New York | June 23 - 25

适用于教育从业者的 DLI 教学套件

NVIDIA 与领先的学术机构合作开发可供下载的课件,内容包括学术理论和 GPU 深度学习应用程序。

DLI 教学套件提供一系列机器学习主题,教育人员可以利用各主题让学员掌握 AI 相关技能。其他教学套件包括加速计算和机器人技术。

Resources

博客

  • 什么是深度学习?| NVIDIA 博客 | 阅读 >
  • AI、ML 和 DL 之间有何区别?| NVIDIA 博客 | 阅读 >
  • DL 训练和推理之间有何区别?| NVIDIA 博客 | 阅读 >
  • 深度学习综述:核心概念 | NVIDIA 开发者博客 | 阅读 >
  • 深度学习综述:序列学习 | NVIDIA 开发者博客 | 阅读 >
  • 深度学习综述:强化学习 | NVIDIA 开发者博客 | 阅读 >

播客

  • 深度学习未来发展方向、AI 将如何改变驾驶技术、AI 将如何改善脑部肿瘤治疗方法及更多其他内容 | NVIDIA AI 播客 | 收听 >
  • GPU 的含义,以及各公司目前运用 GPU 的方式 | TechEmergence | 收听 >

课程

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