엔비디아, 다음달 개최 'GTC 2020'에 ‘딥러닝 인스티튜트 강좌’ 개설
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엔비디아, 다음달 개최 'GTC 2020'에 ‘딥러닝 인스티튜트 강좌’ 개설
  • 입력 2020-09-07 13:23
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엔비디아가 다음달 5일(현지시간)부터 9일까지 온라인 'GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)'를 열고, 딥러닝 인스티튜트(DLI) 신규 강좌 3개를 개설한다고 7일 밝혔다.

DLI 신규 강좌는 딥러닝, 추천시스템, 트랜스포머 기반 애플리케이션에 대한 기초 강의다. 강의는 엔비디아 인증을 받은 전문가가 강사로 나서 워크숍 형태로 진행한다. 가상 교실에서 핸즈온 원격으로 수업을 진행하는 방식이다.

수강생은 실시간으로 강사ㆍ동료와 서로 소통하며 아이디어를 작성하고 대화형 코딩 문제를 해결한다. 또 과목별 DLI 인증서도 취득할 수 있다. GTC 2020의 DLI는 전세계에 시차가 다른 참여자를 위해 몇 개의 강좌는 한국어, 일본어, 중국어 간체로 이용할 수 있다.

DLI는 AI, 가속 컴퓨팅, 데이터 사이언스 등 다양한 주제를 다루고 있다. 수강은 선착순 마감으로 얼리버드 등록은 25일까지다.

◆ GTC 2020의 DLI 신규 강좌

  • 딥 러닝의 기초 — 모델 훈련법을 학습한다. 일반적인 데이터 유형 및 모델 아키텍처로 작업하고 모델 간 전이학습(TL)을 활용한다.
  • 인텔리전트 추천 시스템 구축 — 콘텐츠ㆍ협업 필터링ㆍ하이브리드 등 다양한 유형의 추천 시스템을 구축한다. 오픈소스 cuDF 라이브러리, 아파치 애로우, 교차 최소제곱법(ALSㆍAlternating Least Squares), 쿠파이, 텐서플로우2 사용법을 학습한다.
  • 트랜스포머 기반 자연어처리(NLP) 애플리케이션 구축 — 워드2벡(Word2Vec), 순환신경망(RNN) 기반 임베딩, 트랜스포머 아키텍처 기능 및 그 개선방법 등 NLP 주제에 대해 학습한다. 텍스트 분류, 개체명인식(NER), 질의 응답을 위해 사전 학습한 NLP 모델을 활용한다. 또 라이브 애플리케이션을 위해 개선된 모델을 배포한다.

◆ 기타 DLI 강좌

  • 인텔리전트 비디오 분석(IVA)을 위한 딥 러닝 - 하드웨어 가속 디코딩을 활용해 비디오 피드를 효율적으로 처리하는 법을 배운다. 또 전이학습을 활용해 모델의 정확도를 높이는 등 비디오 프레임 내에서 다양한 유형의 물체를 감지하고 예측하는 방법을 학습한다. 한국어를 지원한다. 
  • 쿠다 파이썬을 활용한 가속 컴퓨팅의 기초 - 눔바를 사용해 넘파이 범용함수에서 엔비디아 쿠다 커널을 컴파일하고, 커스텀 쿠다 커널을 생성ㆍ시작하는 법을 배운다. 핵심 GPU 메모리 관리 기술을 적용하는 방법도 학습한다.
  • 예측 관리를 위한 인공지능(AI) 애플리케이션 - △예측 관리 활용, △고장 관리를 위해 이상현상 감지, △예측하지 못한 고비용의 다운타임 방지, △XG부스트로 머신 러닝 분류 모델과 시계열 데이터를 활용해 결과 예측 등 을 배운다.
  • 래피즈를 활용한 가속 데이터 사이언스의 기초 - XG부스트, cuGRAPH, cuML 등의 GPU 가속 머신 러닝 알고리즘과 cuDF, 대스크(Dask)를 활용해 GPU에서 직접 대규모 데이터세트를 처리하고 조작하는 방법을 학습한다.
  • 쿠다 C/C++를 활용한 가속 컴퓨팅의 기초 - 쿠다 메모리 관리 기술로 GPU에서 레이턴트 패러랠리즘(latent parallelism)을 실행하는 CPU 전용 애플리케이션 가속화 방법을 배운다.
  • 멀티 GPU를 위한 딥 러닝 기초 - 딥 러닝 학습을 여러 GPU로 스케일링해 대량의 데이터에 소요하는 훈련 시간을 대폭 축소한다.
  • 이상 현상 감지를 위한 AI 애플리케이션 - 네트워크 침입을 파악하기 위한 멀티 AI 기반 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 가속 XG부스트, 딥 러닝 기반 오토인코더, 생성적 대립 신경망(GAN)을 활용한다.

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