Machine Learning & Artificial Intelligence

2024년 6월 12일

NVIDIA cuDNN 9로 트랜스포머 가속화

NVIDIA CUDA 딥 뉴럴 네트워크 라이브러리(cuDNN)는 최첨단 성능으로 딥 러닝 기본 요소를 가속화하기 위한 GPU 가속 라이브러리입니다.
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2024년 4월 26일

NVIDIA AI Enterprise IGX를 통해 엣지에서 중요 업무용 AI 지원

NVIDIA SDK는 스마트 시티, 의료, 로보틱스를 아우르는 다양한 사용 사례에서 AI 애플리케이션을 가속하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
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2024년 1월 31일

NVIDIA AI 소프트웨어로 엔터프라이즈급 AI 구축하기

ChatGPT 도입 이후, 전 세계 기업들은 AI의 이점과 기능을 깨닫고 AI를 워크플로우에 도입하기 위해 경쟁하고 있습니다.
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2023년 8월 11일

NVIDIA AI Workbench를 통한 확장 가능한 생성형 AI 모델의 원활한 개발 및 배포

맞춤형 생성형 AI 모델과 애플리케이션을 개발하는 것은 목적지가 아니라 여정입니다. 개발은 탐색 목적으로 대규모 언어 모델과 같이 사전 학습된…
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2023년 6월 14일

Azure Machine Learning에서 NVIDIA AI Enterprise의 성능 활용하기

AI는 빠르게 변하는 기술 환경에서 산업의 판도를 바꾸고 프로세스를 자동화하며 혁신을 위한 새로운 기회를 열어주고 있습니다. 더 많은 기업이 운영에…
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2023년 3월 13일

Must Watch: GTC 산업별 주요 세션

안녕하세요! 이번 봄에 개최되는 AI와 메타버스의 시대를 위한 글로벌 개발자 컨퍼런스인 NVIDIA GTC 2023이 3월 20일(월)부터 3월…
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2023년 3월 10일

Tox로 가상 환경을 관리하고 테스트를 자동화하는 방법

많은 개발자가 Python에서 테스트를 표준화하고 자동화하기 위한 솔루션으로 tox를 사용합니다. 그러나 이 도구를 테스트 자동화에만 사용하면…
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2022년 11월 9일

AI 시대에 사이버 보안 경력을 구축하기 위한 5가지 팁

커리어 관련 질문은 NVIDIA 사이버 보안 웨비나 및 GTC 세션 중 흔하게 받는 질문입니다. 어떻게 전문 분야에 진입할 수 있나요?
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2022년 9월 30일

컴퓨터 비전을 통해 기계가 LEGO 설명서를 읽도록 교육하기

복잡한 과정 때문에 조립 설명서를 읽으면서 머리를 긁적이던 LEGO 애호가들이 이제 스탠포드 대학과 MIT 및 Autodesk의 새로운 연구 덕분에…
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2022년 8월 5일

양자화 인식 학습 및 NVIDIA TAO Toolkit을 사용한 INT8 정확도 개선

딥 뉴럴 네트워크(DNN) 모델은 비디오 스트리밍 콘텐츠를 분석해야 하는 애플리케이션에서 일상적으로 사용됩니다. 여기에는 개체 감지…
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2022년 7월 1일

그레이트 배리어 리프(Great Barrier Reef)를 보호하기 위한 실시간 AI 모델

해양 생물학자들은 새로운 AI 도구를 이용하여 산호초를 모니터링하고 보호하고 있습니다. Google과 호주 연방과학산업연구기구(CSIRO)가…
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2022년 4월 15일

NVIDIA Jetson Orin을 통해 최첨단 서버급 성능 제공하기

AI로 움직이는 로봇과 자율 기계의 개발 및 배포 속도는 계속해서 빠르게 증가하고 있습니다. 차세대 애플리케이션은 동시에 실행되는 멀티모달 AI…
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2022년 4월 8일

[핸즈온] NVIDIA AI 개발자 밋업에서 배우는 ‘딥 러닝 추론’

‘NVIDIA AI 개발자 밋업 – TensorRT/Triton Inference Server’는 4월 21일 오후 2시부터 4시까지 온라인으로…
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2022년 3월 3일

‘나도 AI 전문가’, GTC에서 학습의 날에 참여하세요!

3월 21일부터 24일까지 온라인으로 진행되는 NVIDIA GTC에서 학생, 개발자, 전문가를 위한 NVIDIA DLI(Deep Learning…
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2022년 2월 25일

회화 작품의 화가를 특정하는 방법은?

새로 개발된 인공지능 도구를 통해 회화 위조품을 식별하는 것이 더욱 쉬워졌다. 이 도구는 스타일의 차이를 정확하게 식별할 수 있고 붓 브러시까지 정확하게 식별할 수 있다.이 연구는 케스시저대학(CWRU)의 한 팀에서 나온 것으로, 권적 신경 네트워크를 훈련해 그림의 3D 지형에 따라 화가를 학습하고 식별한다.이 작업은 역사학자와 예술 전문가가 합작 작품 속의 예술가를 구분하고 위조된 작품을 찾을 수 있도록 도와줄 수 있다.
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2022년 1월 24일

지금 NVIDIA Triton®을 시작하세요

머신러닝 모델을 구축에는 많은 노력이 필요합니다. 예측해야 할 변수를 식별하는 것부터 최상의 모델 아키텍처를 찾는 실험…
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