엔비디아, 10월 열리는 GTC 2020서 신규 ‘딥 러닝 인스티튜트 강좌’ 공개
2020년 09월 08일
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엔비디아(www.nvidia.co.kr , CEO 젠슨 황)는 오는 10월 5일부터 9일(미 현지시간)까지 온라인으로 진행되는 엔비디아 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GTC)에서 엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(NVIDIA Deep Learning Institute, 이하 DLI) 신규 강좌 3개를 개설한다고 밝혔다. 

 

신규 강좌는 강사 주도형 워크샵으로, 딥 러닝, 추천 시스템, 트랜스포머 기반 애플리케이션에 대한 기초 강의들로 구성돼 있다. 온라인에 접속하면 누구나 저렴한 가격에 수강이 가능하며 수강생은 클라우드 상에서 완벽 구성된 GPU 가속 서버에 액세스할 수 있다.

 

DLI는 가상 교실에서 엔비디아 인증을 받은 전문가들이 진행하는 핸즈온 원격 학습으로 이뤄진다. 수강생은 실시간으로 강사들이나 동료들과 서로 소통할 수 있다. 자신의 아이디어를 작성할 수 있고 대화형 코딩 문제를 해결하고, 개인의 전문 커리어 성장을 위해 과목별 DLI 인증서도 취득할 수 있다. GTC 2020의 DLI는 전세계에 제공되며, 각각 시간대가 다른 참여자들을 위해 몇 개의 강좌는 한국어, 일본어, 중국어 간체로 이용 가능하다. 

 

GTC 2020의 DLI 신규 강좌는 다음과 같다:

  • 딥 러닝의 기초 — 모델 훈련법을 학습하고, 일반적인 데이터 유형 및 모델 아키텍처로 작업하며, 모델들 간에 전이학습(transfer learning) 활용하는 등 딥 러닝 프로젝트 수행에 대한 자신감을 쌓을 수 있다.
  • 인텔리전트 추천 시스템 구축 — 콘텐츠 기반, 협업 필터링(collaborative filtering), 하이브리드 등의 다양한 유형의 추천 시스템을 구축한다. 오픈소스 cuDF 라이브러리, 아파치 애로우(Apache Arrow), ALS(Alternating Least Squares), CuPy, 텐서플로우(TensorFlow) 2 사용법을 학습한다.
  • 트랜스포머 기반 자연어처리(NLP) 애플리케이션 구축 — 워드2벡(Word2Vec), 순환신경망(recurrent neural network, RNN) 기반 임베딩, 트랜스포머 아키텍처 기능들 및 그 개선방법 등과 같은 NLP 주제들에 대해 학습한다. 텍스트 분류, 개체명인식(Named-Entity Recognition, NER) 및 질의 응답을 위해 사전 트레이닝된 NLP 모델을 활용하고 라이브 애플리케이션을 위해 개선된 모델을 배포한다.
그래픽 / 영상
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