Nvidia旨在培训100000名开发人员学习深度学习AI技术

简介:

Nvidia表示计划通过Deep Learning Institute培训10万名开发人员。

对于Nvidia来说,Deep Learning Institute致力于培养机器学习和人工智能的开发人员,是一种能够创造最终产生更多GPU销售的专业知识的一种方法。

IDC估计Nvidia的打算是,到2020年,所有应用程序的80%将拥有人工智能组件。

Nvidia的Deep Learning Institute于一年前推出,并在学术机构、公司和政府机构举办了培训活动。到目前为止,Nvidia已经培训了超过10000名使用Amazon Web Services(AWS)EC2 P2 GPU实例的开发人员。

Nvidia旨在培训100000名开发人员学习深度学习人工智能技术

 

Nvidia旨在培训100000名开发人员学习深度学习人工智能技术

Nvidia开发人员计划副总裁Greg Estes承认,2017年培训100000名开发人员的计划是野心勃勃的,但补充表示有强劲的需求和扩展的内容可以拓宽受众面。

为了在明年培训10万名开发人员,Nvidia已经在产品中增加了以下内容:

Ÿ   扩展课程包括自动驾驶汽车、医疗保健、网络服务、机器人、视频分析和金融服务课程。

Ÿ   通过AWS和Google Qwiklabs以及各种讲师指导的研讨会提供的课程。

Ÿ   在更多的地点设立培训实验室,如Mayo Clinic、谷歌和斯坦福。

Ÿ   支持深度学习框架,如Caffe2、MXNet和TensorFlow。

Ÿ   Deep Learning Institute Teaching Kit (深度学习研究所教学套件),涵盖学术理论和框架。

Ÿ   与Hewlett Packard Enterprise、IBM和Microsoft合作。

Ÿ   内容通过端口到微软Azure、IBM Power和IBM Cloud。

Estes告诉记者Nvidia GTC,该公司与大型公司的合作是很有意义的。

他表示,“它们将帮助我们扩大业务覆盖面……因为这些公司比我们大得多,它们在全球范围内有很大的影响力。”

“我认为大多数人会同意我们处于人工智能和深度学习的最前沿——所以如果我们把知识和专业知识放在那里,我们与其他公司合作,他们可以帮助它们进入社区——这对于所有人来说是共赢。”

明年,Nvidia也计划对工程师的能力水平进行认证。

他表示:“今天如果你通过这些学习课程,我们会给你一个参加过课程的证书,但我们没有最后的测试。” 他表示,“那都是在我们的路径图上,今年我们打算这样做。”


原文发布时间为:2017年5月10日

本文作者:黄雅琦 

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

相关文章
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
文档智能与RAG技术如何提升AI大模型的业务理解能力
随着人工智能的发展,AI大模型在自然语言处理中的应用日益广泛。文档智能和检索增强生成(RAG)技术的兴起,为模型更好地理解和适应特定业务场景提供了新方案。文档智能通过自动化提取和分析非结构化文档中的信息,提高工作效率和准确性。RAG结合检索机制和生成模型,利用外部知识库提高生成内容的相关性和准确性。两者的结合进一步增强了AI大模型的业务理解能力,助力企业数字化转型。
62 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用####
本文探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的创新应用及其带来的革命性变化。通过分析AI在疾病诊断、个性化治疗、药物研发和患者管理等方面的具体案例,展示了AI如何提升医疗服务的效率和准确性。此外,文章还讨论了AI技术面临的挑战与伦理问题,并展望了未来的发展趋势。 ####
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术在医疗领域的应用与前景####
本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的多方面应用,包括疾病诊断、个性化治疗、患者管理以及药物研发等。通过对现有技术的梳理和未来趋势的展望,旨在揭示AI如何推动医疗行业的变革,并提升医疗服务的质量和效率。 ####
29 5
|
12天前
|
人工智能 文字识别 运维
AI多模态的5大核心关键技术,让高端制造实现智能化管理
结合大模型应用场景,通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据,自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。核心技术包括版面识别、表格抽取、要素抽取和文档抽取,实现信息的系统化管理和高效查询,大幅提升设备维护和生产管理的效率。
|
17天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
企业内训|AI/大模型/智能体的测评/评估技术-某电信运营商互联网研发中心
本课程是TsingtaoAI专为某电信运营商的互联网研发中心的AI算法工程师设计,已于近日在广州对客户团队完成交付。课程聚焦AI算法工程师在AI、大模型和智能体的测评/评估技术中的关键能力建设,深入探讨如何基于当前先进的AI、大模型与智能体技术,构建符合实际场景需求的科学测评体系。课程内容涵盖大模型及智能体的基础理论、测评集构建、评分标准、自动化与人工测评方法,以及特定垂直场景下的测评实战等方面。
73 4
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于AI的性能优化技术研究
基于AI的性能优化技术研究
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗健康领域的应用与挑战####
本文旨在探讨人工智能(AI)技术在医疗健康领域的创新应用及其面临的主要挑战。通过深入分析AI如何助力疾病诊断、治疗方案优化、患者管理及药物研发,本文揭示了AI技术在提升医疗服务质量、效率和可及性方面的巨大潜力。同时,文章也指出了数据隐私、伦理道德、技术局限性等关键问题,并提出了相应的解决策略和未来发展方向。本文为医疗从业者、研究者及政策制定者提供了对AI医疗技术的全面理解,促进了跨学科合作与创新。 ####
|
19天前
|
人工智能 算法
AI技术在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第31天】本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念开始,然后详细介绍其在医疗领域的应用,包括疾病诊断、药物研发、患者护理等方面。最后,我们将讨论AI技术在医疗领域面临的挑战,如数据隐私、算法偏见等问题。
|
20天前
|
存储 人工智能 文字识别
AI与OCR:数字档案馆图像扫描与文字识别技术实现与项目案例
本文介绍了纸质档案数字化的技术流程,包括高精度扫描、图像预处理、自动边界检测与切割、文字与图片分离抽取、档案识别与文本提取,以及识别结果的自动保存。通过去噪、增强对比度、校正倾斜等预处理技术,提高图像质量,确保OCR识别的准确性。平台还支持多字体识别、批量处理和结构化存储,实现了高效、准确的档案数字化。具体应用案例显示,该技术在江西省某地质资料档案馆中显著提升了档案管理的效率和质量。
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第33天】随着人工智能技术的不断发展,其在医疗领域的应用也越来越广泛。从辅助诊断到治疗方案的制定,AI技术都发挥着重要作用。然而,随之而来的挑战也不容忽视,如数据隐私保护、算法的透明度和可解释性等问题。本文将探讨AI技术在医疗领域的应用及其面临的挑战。
29 0
下一篇
无影云桌面