NVIDIA DLI 認證課程

NVIDIA 認證課程

NVIDIA 認證課程

NVIDIA 深度學習機構 (DLI)
接受訓練以解決全球最富挑戰的問題

NVIDIA 深度學習機構 (DLI) 提供人工智慧 (AI) 與加速運算的實作訓練課程,幫助學員解決現實生活中的問題。DLI 的內容專為開發人員、資料科學家與研究人員設計。

麗臺科技為NVIDIA 正式授權深度學習機構 (DLI) ,報名麗臺科技的NVIDIA認證課程,完整參與課程並通過測驗者,可以取得NVIDIA 官方頒發的線上認證證書,證明學員具有相關主題的能力,支援其專業職涯成長。

  • 麗臺科技為NVIDIA官方認證授課教育單位
  • 麗臺科技所提供之NVIDIA DLI課程皆為官方授權內容與資料庫,並且講師皆由官方認證
  • 麗臺科技所提供之NVIDIA DLI課程皆授予官方認證結業證書,與坊間提供之活動出席證明不同
  • NVIDIA DLI 課程內容皆包含授課與上機實作
NVIDIA官方認證證書

NVIDIA官方認證證書

(電子認證證書設計可能有所變動,實際證書以NVIDIA DLI 系統頒發為準)

讲师指导式研讨会

專業講師

麗臺科技開設的NVIDIA DLI 課程,皆由獲得NVIDIA DLI講師資格的講師授課。除了專業知識外,麗臺講師更俱備豐富產業經驗,可提供學員產業AI化實務訊息,擔任企業導入AI及深度學習的顧問角色。

NVIDIA DLI 認證講師
林威延 博士

NVIDIA 認證課程:CV影像辨識、NLP自然語言處理、MDT多型態資料處理

學歷與主修:台灣大學機械工程研究所博士

教學簡歷:

  • 長庚大學技術合作處深度學習實作課程講師
  • 靜宜大學深度學習實作課程講師
  • 台中電腦公會深度學習實作課程講師
  • 台中科技大學深度學習教育訓練講師
  • 台北商業大學深度學習工作坊講師
  • 海洋大學、台大物理治療系、淡江大學深度學習應用研討會講師

現任:麗臺科技 資深產品經理

NVIDIA DLI 認證講師
劉家豪 技術經理

NVIDIA 認證課程:CV 影像辨識、CUDA GPU平行計算、MGPU 多GPU深度學習應用

學歷與主修:淡江大學數學系碩士

教學簡歷:

  • 長庚大學技術合作處CUDA實作課程講師
  • 靜宜大學深度學習實作課程講師
  • 中華電信研究院GPU與深度學習實作課程講師
  • 財團法人車輛研究測試中心CUDA教育訓練講師
  • 中華精測深度學習及CUDA教育訓練講師
  • 財團法人工業技術研究院深度學習及CUDA教育訓練講師
  • 國家中山科學研究院OpenMP及CUDA平行演算教育訓練講師
  • 交通大學、台灣大學、雲林科大、高雄第一科大深度學習教育訓練講師
  • 台灣醫療整合協會、NVIDIA 線上研討會等研討會講師

現任:麗臺科技 AI GPU 技術經理

課程主題

CUDA是NVIDIA開發出來的一種GPU整合技術。透過此技術可以於多種語言平台撰寫程式,發展GPU平行化應用程式。舉凡現今備受矚目的AI 深度學習、機器學習、大數據分析,甚至醫學方面DNA比對、氣象預報模式、金融衍生商品分析、地層分析能源探勘等各領域應用。只要牽涉到大數據資料的運算,透過CUDA即可進行GPU平行化運算,加速研究的發展。你將學會:

  • NVIDIA GPU及GPU平行化的架構及概念
  • 實機操作CUDA C/C++、了解GPU程式的撰寫外,還可以體驗CPU和GPU效能的差異,以及GPU平行運算所帶來的加速運算體驗
  • 如何找出現有程式的瓶頸點,以更容易對症下藥加速應用的效率。

利用 NVIDIA DIGITS 搭載 Caffe 與 Google Tensorflow,無需撰寫程式代碼,即可完成圖像分類和物件偵測等模型訓練工作。並通過少量的 Python 程式即可將模型佈署至現實世界中。並且通過醫療影像數據,實作真實應用。你將學會:

  • 實作常用的深度學習工作流程,如: 圖像分類和物體偵測
  • 透過資料、訓練參數、網路架構等策略進行實驗以改善效能與功能
  • 部署你的神經網路,開始解決現實世界的問題

完成之後,你便能獨立開始使用深度學習解決問題。

學習最新的深度學習技術,以瞭解如何使用自然語言處理 (NLP) 進行文本結構資料型式的處理。你將學會:

  • 將文字轉換成機器能夠理解的表現形式與其經典做法
  • 實作分散式表示法 (內嵌) 並瞭解其性質與好處
  • 訓練機器翻譯,從一個語言譯為另一個語言

完成後,你將專精使用 NLP,並能在其他類似用途上應用內嵌技術。

這門課程將帶學員了解圖像分割與文字生成模型等進階應用,透過卷積類神經網路以及遞迴神經網路的結合,產生圖像與視頻的描述文字。方法為:

此課程教你如何運用多 GPU 技術訓練神經網路。你將學到:

  • 使用 Tensorflow影像分割
  • 使用 Tensorflow 生成文字
  • 組合 CNN 和 RNN 來為圖像和視頻加標題
  • 結合電腦視覺和自然語言處理

完成本課程後,你將能解決需要輸入多重資料類型的深度學習問題。

使用單一 GPU 可能需要花上數週才能完成單一訓練循環,若要訓練像是運用於自駕車研究的較大型資料集,甚至得花上數年才能完成模型訓練。多 GPU 技術可以大幅縮短訓練大量資料所需的時間,讓使用者可以利用深度學習解決複雜問題。

此課程教你如何運用多 GPU 技術訓練神經網路。你將學到:

  • 多 GPU 訓練方法
  • 大型訓練會碰上的演算法與工程挑戰
  • 利用重要工程技術應對大規模運算的任務,並克服上述挑戰的重要技術

完成課程後,你便能使用 TensorFlow 有效平行化深度神經網路訓練。

參與即將舉行的實作坊

DLI 培训课程


  • 2019年06月20日 NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理
  • 2019年08月22日 NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 電腦視覺的深度學習基礎課程
  • 2019年10月17日 NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用於自然語言處理的深度學習基本原理
  • 2019年12月04日 NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用 CUDA C/C++ 加速運算的基本原理
  • 2020年02月19日 NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 電腦視覺的深度學習基礎課程
  • 2020年 TBC NVIDIA DLI 深度學習實作坊 - 運用於自然語言處理的深度學習基本原理理

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