NVIDIA DLI
I am AI
NVIDIA Deep Learning Institute
가톨릭 대학교에서 진행하는 NVIDIA DLI 과정
NVIDIA DLI
엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(이하 DLI)는 뉴럴 네트워크를 어떻게 설계하고 훈련하며 배포하는지에 대한 최신 딥 러닝 기술 교육 세션을 제공하는 글로벌 교육 프로그램으로 GPU 클라우드에 접속해 직접 데이터를 돌려보는 핸즈온 방식으로 진행됩니다. NVIDIA DLI 컨텐츠는 각 산업에서 AI 를 리딩하는 업체들과 협업하여 만들었으며, 총 41가지의 컨텐츠로 아래 세가지 방법으로 들으실 수 있습니다.
언제 어디서나 인터넷과 노트북만 있다면 들을 수 있는 온라인 강의
NVIDIA 의 공식 인증을 받은 딥 러닝 전문가의 강사 직강 워크숍
학교에서 무료로 강의를 수강할 수 있는 앰버서더 프로그램
Provide Process
현재 가톨릭 대학교에서 제공되고 있는 강의 목록은 다음과 같습니다.
Fundamentals of Deep Learning
과정시간 : 8시간
강의 방식 : 강사 직강
과정 결과 인증서 발급
딥러닝의 기초 과정은 딥러닝 모델 트레이닝에 필요한 기본 기법과 도구를 학습하는 과정입니다.
일반적인 딥러닝데이터 유형 및 모델 아키텍처에 대한 경험과 모델 정확도 향상을 위해 데이터 확장을 통해 데이터 세트를 강화하는 방법.
모델 간 전이 학습을 활용하여 더 적은 데이터와 컴퓨팅 성능으로 효율적인 결과를 달성해봅니다.
첨단 딥 러닝 프레임워크로 자체 프로젝트를 수행할 수 있는 자신감을 획득할 수 있습니다.
Fundamentals of Accelerated Data Science
과정시간 : 8시간
강의 방식 : 강사 직강
과정 결과 인증서 발급
데이터 과학 가속화 과정은 데이터 과학을 가속화 하는 기초를 배우는 과정입니다.
빅 데이터 시대에 데이터 과학 TASK를 달성하기 위한 GPU의 필요성.
데이터 과학을 수행하기 위한 GPU 기반 데이터 과학 라이브러리 NVIDIA RAPIDS의 소개.
RAPDIS를 통한 데이터 분석 및 비주얼라이제이션, End to end GPU Solution 구축 체험.
영국의 도로망 데이터, 전영병 데이터셋등 실제 문제를 직접 해결해봄으로써 데이터 과학적 자신감을 획득할 수 있습니다.
Accelerating Data Engineering Pipelines
과정시간 : 8시간
강의 방식 : 강사 직강
과정 결과 인증서 발급
데이터 엔지니어링 파이프라인즈 가속화 과정은 데이터 엔지니어링 과정 중 발생할 수 있는 다양한 문제에 대한 최적화 솔루션을 학습하는 과정입니다.
4차 산업 혁명 시대 이후 대규모 데이터를 통한 학습 및 사용은 필수적인 요소가 되었습니다. 이때 데이터 엔지니어링 파이프라인을 제대로 최적화 하지 않으면 CPU-GPU 통신간 많은 latancy가 발생하게 됩니다.
RAPIDS의 DASK 라이브러리를 통해 DAG(Directed Acyclic Graph)구조에 대한 이해 및, MapReduce 최적화를 체험해봅니다.
NVTabular를 이용한 ETL(Extract, Transform, Load)과정의 최적화를 체험해보고, Plotly-Dash를 이용해 interactive한 dashboard를 직접 구성해봅니다.
북 아메리카 날씨데이터 셋을 직접 다루어 대규모 데이터에 대한 수집, 변환, 제공까지의 과정을 GPU로 구성하는 체험을 합니다.