NVIDIA DLI 教育キット プログラム

「NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 教育キット プログラム」では、GPU をカリキュラムに取り入れようとしている大学教員を支援するため、ダウンロード可能な教材とオンライン コースへのアクセスを提供しています。一流の大学の研究者と共同開発した教育キットは、使いやすさと完全なカリキュラム デザインを兼ね備えています。教員は学術理論を現実世界に応用して、次世代の技術者に極めて重要な演算処理スキル セットを習得させることができます。


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教育キット

NVIDIA DLI 教育キットには、ダウンロード可能な指導用教材とオンライン コースが含まれています。これらを使用すれば、アクセラレーテッド コンピューティング、データ サイエンス、ディープ ラーニング、グラフィックス、ロボティクスといった分野の専門知識を実践的に理解し、習得するための基礎が養えます。各教育キットには以下の教材が含まれています。

  • 講義用スライド
  • 講義用ビデオ
  • ハンズオン ラボ / コーディング プロジェクト / 解法
  • 認定証が得られる DLI オンライン コース
  • eBooks
  • GPU クラウド リソース
  • 要件を満たす教員は、自分用と学生用に、各自のペースで学習できる DLI オンライン トレーニングの無料アクセス コードも受け取れます。本来なら学生 1 人、1 コース当たり最大 $90 の料金が無料になります。各コースでは、クラウド上の GPU アクセラレーテッド ワークステーションにアクセスできる自習用の学習環境を利用できます。学生は Web ブラウザーとインターネット接続さえあれば始めることができます。

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    アクセラレーテッド コンピューティング

    イリノイ大学 (UIUC) の Wen-Mei Hwu 教授 を中心とする研究チーム、およびデラウェア大学の Sunita Chandrasekaran 教授 を中心とする研究チームと共同開発した「アクセラレーテッド コンピューティング教育キット」では、高速並列演算処理に関する以下の入門トピックおよび上級トピックを扱っています (これがすべてではありません)。

  • CUDA C の基礎
  • メモリとデータ局所性
  • スレッド実行の効率
  • メモリ アクセスのパフォーマンス
  • 並列演算処理パターン
  • ホストデバイスによる効率的なデータ転送
  • OpenACC, MPI, OpenCL
  • ユニファイド メモリ
  • 動的並列処理
  • マルチ GPU システム
  • CUDA ライブラリの使用
  • ロシア語およびポルトガル語の翻訳バージョンも利用可能

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    データ サイエンス

    ジョージア工科大学の Polo Chau 教授を中心とする研究チーム、およびプレイリー ビュー A&M 大学の Xishuang Dong 教授を中心とする研究チーロムと共同開発した「アクセラレーテッド データ サイエンス教育キット」では、データの収集と前処理、RAPIDS による高速データ サイエンス、スケーラブルな分散型の演算処理、機械学習、データの可視化、グラフ分析に関する基礎トピックおよび上級トピックを扱っています。この最初のリリースには、以下のトピックに重点を置いたモジュールが含まれています (これがすべてではありません)。

  • データ サイエンスと RAPIDS の入門
  • データの収集と前処理 (ETL)
  • データ倫理とデータセット内のバイアス
  • データの統合と分析
  • データの可視化
  • Hadoop、Hive、Spark によるスケーラブルな分散型の演算処理

  • 英語と日本語で利用可能。日本語版は滋賀大学データサイエンス学部の協力により翻訳されました。

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    ディープ ラーニング

    ニューヨーク大学 (NYU) の Yann LeCun 教授を中心とする研究チームと共同で開発された「ディープ ラーニング教育キット」では、ディープ ラーニングに関する以下の入門トピックと上級トピックを扱っています (これがすべてではありません)。

  • 機械学習とディープ ラーニングの入門
  • 応用画像分類
  • 応用オブジェクト検出
  • 畳み込みニューラル ネットワーク
  • 応用画像セグメンテーション
  • エネルギーベース学習
  • 教師なし学習
  • リカレント ニューラル ネットワーク
  • 自然言語処理
  • ロシア語の翻訳バージョンも利用可能
  • 英語、日本語、ロシア語で利用可能

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    エッジ AI とロボティクス

    この教育キットは、オックスフォード大学のAjit Jaokar 先生を中心とする研究チーム、メリーランド大学ボルチモア・カウンティ校の Patty Delafuente 先生を中心とする研究チームと共同で開発しました。「エッジ AI とロボティクス教育キット」は、エッジ AI コンピューティング、IoT、インテリジェントビデオ解析 (IVA)、自律動作ロボティクスを中心とした講義用スライドとハンズオンラボから構成されています。

  • エッジ AI の入門
  • コンピュータビジョンとディープニューラルネットワーク
  • ダイバーシティ、倫理、セキュリティ
  • 自律型ロボティクス

  • 追加を予定しているモジュール

  • 強化学習
  • 対話型 AI

  • 英語で利用可能

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    グラフィックスと Omniverse

    この教育キットは、NVIDIA の「スタジオ教育パートナー プログラム」においてトップレベルの映画アニメーション スクールと連携して作成したもので、グラフィックスと NVIDIA Omniverse™ (仮想コラボレーションと物理的に正確なリアルタイム シミュレーションのためのオープンソース プラットフォーム) を授業に取り入れたい大学教員向けに設計されています。

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    教育キットの使い方




    リソース

    コミュニティ フォーラムとサポート

    質問、意見、または提案がある方は、FAQsやフォーラムをご利用になるか、メールでご連絡ください。

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    DLI オンライン コースとインストラクター指導型コース

    NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) は、現実世界の問題を解決するために AI とアクセラレーテッド コンピューティングを活用する実践的なトレーニングを提供しています。受講者は特定分野の専門スキルを証明する認定証を獲得し、キャリアアップに役立てることができます。

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    認定インストラクター プログラム

    経験豊富な教員は、DLI アンバサダーの認定を受け、実践的な DLI ワークショップを大学の教職員、学生、研究者に無償で提供できます。

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    ハードウェア助成

    「NVIDIA ハードウェア助成プログラム」は、世界中の学術研究機関と提携して、研究者や教員が業界最先端のハードウェアとソフトウェアを利用できるようにすることで、人工知能とデータ サイエンスの研究を促進します。

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    Applied Research Accelerator Program

    「NVIDIA Applied Research Accelerator Program」は、GPU を活用したアプリケーションへのデプロイを通じて現実世界に影響を与える可能性を持つプロジェクトに対して、技術的ガイダンス、ハードウェア、資金を提供することで、研究者をサポートします。

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