NVIDIA 英伟达

文章数:420 被阅读:361352

账号入驻

GTC CHINA 2019 | NVIDIA DLI 讲师为您揭秘黑科技背后的秘密

2019-09-05
    阅读数:



多年来,在不断地推动着高性能计算和人工智能领域发展的同时,NVIDIA也“捣鼓”出了不少令人瞠目结舌的 “黑科技”。今天就让我们一起来回顾一下NVIDIA的那些“黑科技”:


RTX重现阿波罗11号登月


在SIGGRAPH 2019上,为庆祝阿波罗11号登月50周年,NVIDIA曾展示了一款基于RTX的互动演示,让参会者也能体验一次登月之旅。


NVIDIA在展位中设有一个摄像头,它能够捕捉人的姿态,并将其动作与3D渲染宇航员相匹配。利用姿态估计技术,RTX GPU中的Tensor Core能够加快AI推理,从而了解人体运动,然后将该信息转换后发送至Omniverse渲染器,使人体运动能够精确地与3D宇航员相匹配。



GauGAN


GauGAN是一个由NVIDIA Research开发的深度学习模型,发音似“高更”,以致敬后印象派画家高更(Gauguin)。它能将粗略的涂鸦转变成令人叹为观止的逼真杰作。这一工具利用生成式对抗网络(GAN),能够将分割图转换为栩栩如生的图像。


借助NVIDIA RTX GPU,创作者们可以使用GauGAN,只需简单几笔就能对环境图景进行实时更新,将脑海里的想法实时呈现出来。



Image InPainting


Image InPainting模型是一种AI成像技术,该技术可以剔除图片中你不想要的内容,并由计算机生成逼真的替代方案,填补空白。


你可以在Image InPainting中亲自上传并编辑你的照片,感受一下它的编辑效果。



Isaac


Isaac机器人平台是一个包含硬件、软件和虚拟世界机器人模拟器的全套方案。


基于Isaac平台的应用可以实现SLAM技术,机器人可以随时构建自己的地图。通过传感器数据校准来构建导航地图,它们可以了解自己的位置。



Holodeck


Holodeck是NVIDIA打造的虚拟现实 (VR) 创新平台,能够让世界各地的设计师、同事和其他相关者“共聚一堂”,在高度逼真和物理模拟协同 VR 环境中构建和研究作品。



Holodeck平台照片级写实的沉浸式体验能够激发创造力,实现对场景或模型更加快速且精准的理解,简化审查流程,并弱化对物理原型的需求。


看了这些炫酷的“黑科技”后,你有没有蠢蠢欲动,想提高自己的AI技能,做出新的爆款“黑科技”;或是把AI与图形领域的最新技术应用到你所处的行业当中呢?


现在,机会来了!


无论你是专业开发者、学生还是创作者,如果你想提升自己的AI技能,获取改变 AI 未来所需的实践经验,那么GTC CHINA期间举办的DLI 全天培训都是你不可错过的学习机会!


DLI 揭秘黑科技背后的秘密



在 12 月17 日的 DLI 全天培训中,你将使用完全配置的云端 GPU 实验资源,通过“讲师指导+动手实验”的方式,体验如何应用深度学习、数据科学和加速计算技术来解决各行业中极具挑战性的问题,并取得 NVIDIA DLI 全球统一培训证书,助力职业发展。



工业检测

学习如何训练、加速和优化基于深度学习模型的缺陷检测分类器,来自动检测印刷电路板(PCB)上的电容器,帮助制造业降低检测成本并提高生产效率。课程结束时,您将熟悉推理优化,性能评估和深度学习模型解释的关键概念。



CUDA Python

本课程教授使用 CUDA 和 Numba 编译器在大规模并行 GPU 上加速运行 Python 应用程序的基本工具和技能。学习如何编写由 GPU 加速器执行的代码,使用 CUDA 线程层次结构配置代码并行化,管理和优化 CPU 和 GPU加速器之间的内存迁移,在 GPU 上生成随机数,以及学习中级 GPU 内存管理技术。



用多 GPU 训练神经网络

本课程教授如何运用各种技术在多GPU上训练深度神经网络,进而缩短数据密集型应用程序所需的训练时间。课程从线性神经元开始,定义梯度下降的损失函数和优化逻辑,并介绍将单个GPU转换为Horovod多GPU实施的概念,以降低编写高效分布式软件的复杂性,最后讲授能够提高整体性能的技术。



计算机视觉

本课程通过一系列的动手实验,教授如何将深度学习技术应用于一系列计算机视觉任务。简要介绍深度学习之后,您将进一步构建和部署用于图像分类和目标检测的深度学习应用,然后修改神经网络以提高其准确性和性能,并最终运用所学到的工作流程来完成一个项目。课程结束后,您可以访问其他资源来自行创建新的深度学习应用。



自然语言处理

本课程将学习运用深度学习技术,通过一系列的动手实验,采用自然语言处理(NLP)来理解文本输入。首先介绍训练神经网络用于文本分类的技术;然后构建语言风格模型,从给定的文本文档中提取特征;最后使用神经机器翻译模型将一种语言翻译成另一种语言。



多数据类型

本课程通过一系列的动手实验,教授如何将深度学习技术应用于涉及多数据类型的一系列问题。简要介绍深度学习之后,您将进一步构建用于图像分割、句子生成,以及添加图像和视频字幕的深度学习应用,同时学习有关计算机视觉、神经网络和自然语言处理等概念。课程最后,您将能够评估哪些问题可以用深度学习来解决。


来GTC CHINA,掌握AI与图形方面的新技术和新趋势


即刻点击“阅读原文”,注册吧!


About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: TI培训

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2018 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved