6 月 14 日至 15 日，在德国柏林举行的 WearedDevelopers 世界大会 大会上，亲自加入 NVIDIA 演讲者的行列。在两天多的时间里，该活动将开发者世界聚集在一起， 200 多名演讲者和 5000 多名开发者为展会增光添彩。
来自 GitHub 、 Google 和 Stripe 等公司的演讲者和思想领袖将讨论许多开发人员主题。从编程语言和框架到 DevOps 和容器，再到机器学习和智能设备，每个开发人员都有一个会议。
看看 WearedDevelopers 世界大会日程安排 。
向 NVIDIA 专家学习
以下是 NVIDIA 专家将在会议上谈论的内容预览。
图形神经网络：炒作的背后是什么？
第 5 阶段| 6 月 15 日星期三|上午 9:50 – 10:20 。
Ekaterina Sirazitdinova ， NVIDIA 数据科学家
图形神经网络（ GNN ）是一种人工智能模型，旨在从图形所描述的非结构化数据中获取见解。对于不同的领域和行业， GNN 找到了合适的应用，如分子分析、药物发现、股市发展预测、热力学分析，甚至人脑建模。与传统的 CNN 不同， GNN 解决了在不规则域中处理数据的挑战。
在本次演讲中，叶卡捷琳娜将对 GNNs 背后的理论进行介绍性概述，深入研究 GNNs 非常适合的问题类型，并讨论将非结构化问题建模为各级分类或回归的几种方法。
通过仿真工作流增强基于 AI 的机器人技术
第 5 阶段： 6 月 15 日星期三上午 11:50 –下午 12:20 。
Teresa Conceicao ， NVIDIA 高级解决方案架构师
随着人工智能和以数据为中心的世界不断发展，机器人将变得更加智能、灵活和健壮。然而，随着这些新范式的出现，出现了一些挑战。人工智能机器人需要数据、训练、测试以及大量的数据。获取真实数据可能成本高昂且费力，在真实世界中的培训无法扩展，为困难的用例找到真实场景几乎是不可能的。虽然测试周期很耗时，并且会减慢开发迭代。
在本课程中， Teresa 将介绍仿真如何在实现基于 AI 的机器人方面发挥关键作用，以及如何开始使用 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA ISAAC 平台增强 AI 工作流。
自然语言处理：改变我们告诉机器我们想要他们做什么的方式
会议期间按需提供
Adam Grzywaczewski ， NVIDIA 高级深度学习数据科学家
软件开发过程涉及使用正式编程语言（如 C ++或 Python ）描述所需的功能。 NLP 的最新进展使我们更接近一个不再需要正式编程语言的点，它可以被程序行为的纯文本描述所取代。此功能的早期示例可以在 GitHub coPilot 中看到。
在这次演讲中， Adam 将讨论 NLP 的最新突破及其成功的原因。他将关注人工智能的进步如何改变 NLP 模型的软件开发过程，以学习新的、以前看不见的任务。最后，他将分享如何使用 NVIDIA 威震天 LM 等工具构建 GPT-3 等 SOTA NLP 模型并将其部署到生产中。
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