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各行各業都在探詢 AI 與深度學習解決方案幫助組織解決問題。因為 AI 已經發展和改進了數據分析和複雜計算的方法，解決了幾年前遠遠超出我們能力範圍的問題。深入瞭解組織在採用這種新方法時面臨的主要挑戰以及如何應對這些挑戰、理解 AI 已經是可信賴的創新解決方案、以及若想要踏入 AI 職業生涯時該採取的實用步驟。
零售商店、城市街道、倉庫現場與醫院內的數十億物聯網感測器正在產生大量資料。快速從資料取得見解可以改善服務、簡化營運甚至拯救生命。透過盡可能接近源頭處理資料，可將延遲降到最低，讓組織即時獲得可用見解。一探 NVIDIA 的邊緣運算解決方案以及部署在製造業、電信業及醫院的邊緣運算案例。
救人救命分秒必爭，加速運算技術與 AI 讓新一代醫療設備和生物醫學研究如虎添翼。希冀打造能預測、理解、學習和執行的醫療 AI 模型，以加快醫療影像、基因體研究、病患監測和藥物開發等。除了 NVIDIA 在醫療保健突破性的最新資訊，也看看台灣使用 AI 服務改善乳房 X 光篩檢案例以及如何使用多點打靶策略的資料導向藥物設計平台。
對話式 AI 技術正變得無處不在，無數利用自動語音識別、自然語言理解和語音合成的產品進入市場。借助新的工具和技術，使用自然語言處理以及開發對話式 AI 應用程式比以往任何時候都容易，也能支援更廣泛的應用，例如虛擬助理、即時轉錄等等。一覽 NVIDIA RIVA 及 NeMo 等技術，以及台灣產學的技術進展，包含台灣普通話的預訓練語言模型、台語/客家話語料庫等。
借助 GPU 驅動的平行處理能力可以有效率、可靠且迅速地執行先進的大規模應用程式。CUDA 是一種與運行它的硬體一起設計和構建的編程語言，協助多個運算節點的 GPU 驅動平行處理能力。立即瞭解 GPU 如何運行，做什麼有效、什麼無效以及為什麼能有效幫助模型加速。並瞭解 GPU MPS 和 MIG 技術如何實踐有效地共用 GPU 資源。
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探索神經網絡如何使用數據進行學習並理解神經元背後的數學意義。
圖像 (或語義) 分割是將圖像的每個像素放入特定類別的任務。透過實作了解如何分割 MRI 圖像以測量心臟。
隨著使用量的增長，金錢和工程時間的成本可能會阻止模型充分發揮其潛力。正是這樣的挑戰激發了 MLOps 的創建。
借助 Jetson Nano 這款簡單易用而又功能强大的計算機，您將可在圖像分類、物體檢測、分割和語音處理等應用中並行運行多個神經網路。
課程結束通過線上測驗可獲得電子認證證書
本課程將使用來自重症監護健康記錄的數據來構建一個 RNN 模型，該模型提供即時生存機率，以幫助醫護專業人員做出重症監護治療決策。
本課程將示範如何與 Riva Speech 服務交互處理各種對話式 AI 需求，包含自動語音識別 (ASR)、自然語言處理 (NLP) 和文本轉語音 (TTS)。
在本實作中您將學習如何利用 TAO 工具套件的簡單性和便利性來構建用於情感分析的文本分類任務。
您將學習如何使用 Riva ServiceMaker 框架部署文本分類模型，快速且直接地將 Riva 部署所需的所有工件聚合到目標環境的過程。部署模型後即可向伺服器發出推論請求。
在本實作中您將學習如何編寫大規模並行 CUDA Kernal 以在 NVIDIA GPU 上運行的基礎知識，並瞭解如何管理 CPU 與 GPU 之間的記憶體與分析 CUDA 程式碼。
了解如何通過使用容器化環境進行高效能計算 (HPC) 應用程式開發來降低複雜性並提高程式碼的可移植性和效率。
編寫 CUDA C++ 應用程式以有效且正確地利用節點上的所有可用 GPU 可顯著提高單 GPU 程式碼的效能，並以最具成本效益的方式利用具有多個 GPU 的計算節點。
從虛擬人物、自駕車、未來工廠和個人化醫療等面相的實際案例，足見人工智慧已成為革命性的技術。如果您有興趣在當代最熱門的科技領域拓展職涯，歡迎加入我們的座談會。
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