去年 8 月，我写了一篇关于 GTC 的帖子，问道：“如果你能花 8 个小时与一位人工智能传奇人物相处，同时使用一些最先进的 GPU 和 DPU 技术获得实践经验，会怎么样？”我的观点仍然是：这正是你应该参加 GTC 培训的原因。
虚拟会议提供了实践研讨会和培训实验室，以加深您在人工智能、 HPC 和元宇宙领域的技能。大多数研讨会和实验室都提供了对云中完全配置的 GPU 加速服务器的访问，在那里您可以使用最新的行业标准软件、工具和框架构建和部署项目。您还可以向业内一些最有经验的人工智能、加速计算、图形和模拟从业者学习并与他们互动。
随着注册的开放，以下是参加 GTC 2023 的更多理由。
通过新的和更新的实践研讨会提高您的技术技能
即将推出的 GTC 提供了比以往更多的虚拟培训： 29 个研讨会、 36 个实验室和四个特别活动。首次举办了两个讲习班：
构建对话式人工智能应用程序
本更新的研讨会探讨了自动语音识别（ ASR ）和文本到语音（ TTS ）模型，并教您如何快速构建和部署会话式人工智能管道，包括转录、 NLP 和语音。如果您参加过本次研讨会的前一个版本，我们建议您再次参加。新版本包括：
- 文本规范化和字形到音素（ G2P ）转换以自定义发音
- 额外的解码器、自定义和模型，包括反向文本规范化（ ITN ）、标点符号和大写以及语言识别。
数据并行：如何在多个 GPU 上训练深度学习模型
在这个新的研讨会中，您将学习如何将数据分发到多个 GPU ，以加快数据密集型应用程序的模型培训。通过在多个 GPU 上学习数据并行深度学习训练技术，您可以减少模型训练时间，从而实现更快的迭代周期和更快的应用程序开发。
加深您对如何在组织中受益于人工智能的理解
我们的新 AI Business Essentials for Executives 课程将于 2023 年 GTC 推出。它是为希望加深对人工智能的理解以及如何在组织中使用人工智能以获得竞争优势的商业领袖设计的。
这门 2.5 小时的互动课程被安排为 GTC 特别活动，非常适合跨职能和行业的高级管理人员、经理和团队领导，他们希望更好地了解如何在人工智能时代弥合商业和技术之间的差距。
使用 DLI 教学包增强您的大学课程
DLI 教学工具包与大学教师共同开发，提供现成的教学内容，帮助大学教育工作者为学生适应人工智能、 HPC 和元宇宙时代做好准备。这些工具包提供免费下载的教学材料，包括教学大纲、讲座幻灯片、视频、动手实验室练习、测验和快速入门指南。它们使 GPU 培训更容易纳入广泛的课程中。
Join this session for educators 了解有关该程序、如何应用、示例用例和最近的成功案例的更多信息。
获取新的 Omniverse 教学套件
NVIDIA Omniverse 继续使个人和团队能够以前所未有的速度构建自定义 3D 管道并模拟大规模虚拟世界。但我们现在面临的一个主要挑战是，对具有元宇宙技能的毕业生的需求继续超过供应。
为了解决这一日益扩大的差距， NVIDIA 正在通过引入基于 Omniverse 的教学套件来扩大我们的 DLI 教育程序。
要了解更多关于这些教学工具包的信息以及如何访问它们，请访问 join this session for Omniverse educators 。您可以与课程创建者聊天，也可以听取来自五所不同大学的教育工作者的意见，他们已经将 Omniverse 整合到他们的媒体和娱乐、游戏开发、 AECO 和工业元宇宙课程中：
- Aaron Bergstrom ，北达科他大学高级网络基础设施经理
- Deepak Chetty ，德克萨斯大学奥斯汀分校广播电视电影系实践助理教授
- Tim McLaughlin ，德克萨斯农工大学表演、可视化与美术学院院长
- 马可·安东尼奥·米兰·桑切斯 ，墨西哥瓜达拉哈拉数字艺术大学游戏开发工具讲师
- Mathew Schwartz ，新泽西理工学院建筑与设计助理教授
获取凭据
通过 NVIDIA 能力证书在同行中脱颖而出。对于您参加并通过评估的每一个全天研讨会，您都将获得一份主题能力证书，该证书可以在 LinkedIn 上分享，以突出您的技能并提高您的专业地位。
总结
通常每个座位 500 美元， GTC 这些 full-day workshops 的定价现在是 149 美元。我们还为购买五个或五个以上座位提供 group discount of $99 per seat 。
在【ZGK3】2023提供的DLI虚拟研讨会的完整阵容：
- Fundamentals of Deep Learning （流行）
- Building Conversational AI Applications （新增）
- Data Parallelism: How to Train Deep Learning Models on Multiple GPUs （新增）
- Scaling CUDA C++ Applications to Multiple Nodes
- Fundamentals of Accelerated Data Science
- Model Parallelism: Building and Deploying Large Neural Networks
- Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications
- Applications of AI for Anomaly Detection
- Applications of AI for Predictive Maintenance
- Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python
- Computer Vision for Industrial Inspection
培训研讨会、实验室和特别活动通常很快就会爆满，所以请访问 GTC session catalog 制定时间表并节省座位。这些实验室和特殊活动与您的 GTC 会议注册免费捆绑在一起，这也是免费的。
The NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 提供人工智能、加速计算和数据科学方面的实践培训。开发人员、数据科学家、研究人员和学生可以获得由 GPU 在云中提供支持的实践经验，并获得能力证书，以支持他们的专业成长。自 2016 年推出以来， DLI 已经培训了 40 多万名开发人员，其中包括来自全球 3000 多所大学的学生。
