NVIDIA开发者社区免费培训课程介绍

DLI免费课程 - 使用NVIDIA DIGITS 实现手写体数字图片分类

目标受众: 针对零基础的入门培训,可广泛用于人工智能科普培训需求

时长:2小时

框架: Caffe

课程介绍:

此实验室会向您展示如何通过在 Caffe 框架上的 NVIDIA DIGITS 和MNIST 手写数据集,在深度学习工作流程中利用深度神经网络 (DNN), 尤其是卷积神经网络 (CNN) 解决真实图像分类问题,您会学到:

  • 构建运行在GPU上的深度神经网络
  • 管理数据准备、模型定义、模型训练和问题排查过程
  • 使用验证数据来测试和尝试不同策略来提升模型性能

完成此实验室后,您将能够使用 NVIDIA DIGITS 来构建、训练、评估和提升您的图像分类应用程序中 CNN 的准确性。

 

DLI免费课程 - 使用NVIDIA DIGITS 进行目标检测

目标受众: 针对有图像分类知识背景的技术人员

时长:2小时

框架: Caffe

课程介绍:

此实验室通过尝试下列三种不同方法:滑动窗口, 全卷积神经网络 (FCN) 和 DIGITS 的 DetectNet 网络模型,向学员介绍四个主要电脑视觉任务之一 目标检测。您将学到:

  • 评估与下列三个指标有关的目标检测方法:模型训练时间、模型准确性和部署时的检测速度
  • 使用滑动窗口方法检测目标
  • 将全连接网络转换为全卷积神经网络 (FCN)
  • 使用 DIGITS  DetectNet 提升目标检测效率

完成此实验室后,您将了解每种方法的优点,并学习如何使用 NVIDIA DIGITS 在 Caffe 框架中利用真实数据集训练神经网络,并以此检测目标。

DLI免费课程 - 使用CUDA C/C++ 进行并行计算加速

目标受众: 针对有GPU平台程序开发需求的技术人员

时长:2小时

课程介绍:

CUDA计算平台,能够让很多CPU程序并行化运行在GPU上,从而实现非常惊人的加速效果。您将通过以下方式体验到如何加速C/C++应用程序:

  • 学习如何并行化CPU的程序,重构他们并使之运行在GPU上
  • 学习如何调度存储空间来加速程序
  • 学些CUDA的线程层次,进一步提高程序的加速效果

完成上述实验,您将能够利用CUDA优化你的C/C++程序,并获得巨大的性能提升。

人工智能课程:使用TensorRT 加速推理结果计算 ,配合Deepstream

目标受众:针对有模型训练知识背景的技术人员

时长:6小时

课程介绍:

此课程将会介绍TensorRT的基本信息,包括:

  • TensorRT的性能特点
  • TensorRT的优化原理
  • TensorRT的FP16和INT8的推理过程
  • TensorRT的开发环境配置
  • TensorRT的开发方法细节
  • TensorRT 和 TensorFlow的集成开发方法
  • Deepstream 的性能特点以及开发使用
  • Deepstream 的实例展示

GPU人工智能服务器的搭建

目标受众: 针对有GPU平台程序开发需求的技术人员

时长:1小时

课程介绍:

在这门课中,您将学会如何从头开始配置一台GPU AI服务器,我们会结合硬件系统和软件系统介绍完整的解决方案。内容包括:

  • 硬件平台系统的搭建
  • GPU的性能特点
  • 当前已经成熟的解决方案
  • 软件系统的安装配置
  • CUDA,cuDNN 以及 NVIDIA DeepLearning SDK 的介绍

完成上述实验,您可以自己根据不同的需求,配置一台包含软件和硬件的成熟系统。

NVIDIA交互式GPU训练平台: DIGITS - 开源免费的深度学习管理工具

目标受众: 针对有图像处理和机器视觉知识背景的人员

时长:1.5小时

课程介绍:

  • DIGITS诞生背景及功能简介
  • DIGITS的训练数据集导入
  • DIGITS的基本模型训练操作:图片分类
  • DIGITS用于目标检测
  • DIGITS用于图像分割
  • DIGITS迁移学习的使用
  • DIGITS Plugin的使用

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