什么是NVIDIA DLI:培养深度学习人才 点燃AI应用爆炸点

日期: 2017-08-09 作者:杨旭 来源:TechTarget中国

如今,我们身边已经到处都是人工智能技术:利用搜索引擎做内容搜索,网上购物时的图片识别,智能手机上的语音助理等等。我们每天几乎都要用到这些技术。毫无疑问,未来人工智能为各个领域的企业创造了巨大的商机。如今人工智能主要应用领域包括金融、安防、电商零售、汽车行业、教育、医疗等等。

商机的背后,是巨大的人才需求。自古物以稀为贵,根据美国雇主评价网站 Glassdoor 公布的一份2017年度“美国薪酬最高企业 Top 25”,其中显示,AI公司多数职位年薪超10万美元。而放眼国内,在AI相关的技术岗位中,30-60万的年薪成为主流。

作为人工智能实现的一种重要手段,深度学习技术的重要性及热度正直线上升。未来学习深度学习技术将成为一种潮流。

为什么要学习深度学习

“因为深度学习结合能力太强,它可以放在各个场景下,给各个领域带来冲击…你不知道它[深度学习]能力的边界在哪里,更没有明确的场景限制。几乎在你可以想到的任何事情中,你都可以构造一个复杂的网络,然后就吧数据灌进去学啊学啊,蛮不讲理地就可能得出一个更好的结果。在竞争当中,这种武器是最可怕的,没有固定的形态,放到哪里都可能弄出一个意外的大杀器。”这句话出自一位已达到人生巅峰,却转而从零开始学习深度学习的资深人士。

事实上,在深度学习人工智能变得越来越重要的当下,深度学习已受到各大高校师生以及社会各行业技术大咖关注与学习热情。

作为加速深度学习发展的新行者,NVIDIA多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。如今,面对巨大的深度学习人才缺口,NVIDIA开始加重这方面的人才培养。近日,NVIDIA在北京举办NVIDIA DLI媒体开放日,记者有幸参与,全程见证了DLI课堂的魅力。

NVIDIA DLI媒体开放课堂

NVIDIA DLI媒体开放课堂

什么是NVIDIA DLI?

NVIDIA深度学习学院(NVIDIA DLI)是由NVIDIA于2016年创立,聚焦人工智能和深度学习领域巨大的人才缺口,在全球范围内向学员提供宝贵机会,学习有关如何在应用程序中设计、训练和部署以神经网络为动力的机器学习的新技术。同时探索广泛使用的开源框架和 NVIDIA 新推出的 GPU 加速的深度学习平台。

NVIDIA DLI与Udacity和Coursera等著名的在线教育提供商以及Microsoft等领先的云服务提供商合作,在世界范围内提供在线和面对面的培训活动。通过线上自主学习,或者参加线下由 NVIDIA认证的讲师教授的培训课程,可以帮助开发者、数据科学家、工程师和研究人员开启训练、优化和部署神经网络,从而解决多种学科方面的现实问题,例如自动驾驶、医疗、消费者服务和机器人等。

NVIDIA DLI课程具有以下特色:

  • 此课程受到了行业内众多大咖的欢迎与大力支持,这里只列出了一部分企业:

            参加培训的企业:Adobe,阿里巴巴集团,NIH,SAP
            内容合作伙伴:Amazon,Facebook,Stanford University,TensorFlow
            平台合作伙伴:Amazon,google cloud,IBM,Microsoft Azure,QWIKLABS
            授课合作伙伴:Addfor,Amazone,HPE

  • 所有课程都包含动手实验环节,不同于其他大部分深度学习课程只有纯粹的讲解或基础理论。通过每个实验,学员都可以学到如何实践完整的深度学习流程,来解决某一种应用场景的问题,如图片分类等。其中最重要的在于,参加学习课程后,学员能够马上上手做。这也是NVIDIA重点强调的。
  • 所有实验基于最新的AI framework、深度学习软件和GPU技术。
  • 推出仅一年的时间,全球预计已达到十万人以上参加。课程主要针对开发人员、研究人员、数据科学家,提供零基础入门、初级和中高级课程。包含通用行业课程、汽车、医疗、机器人、媒体等行业课程。
  • 学员经过培训合格后可以得到NVIDIA 深度学习学院颁发的证书。
  • 目前是全英文内容,未来会提供中文版本。同时,NVIDIA还将开展全新的深度学习培训实验室来扩大DLI规模:
    • NVIDIA正与Amazon Web Services、Facebook、谷歌、Mayo Clinic、斯坦福大学以及支持深度学习各大框架的社区合作,利用Caffe2、MXNet和TensorFlow共同开发全新的深度学习培训实验室。
    • 另外,还将为教育者提供新课件:NVIDIA与Facebook人工智能研究主管和纽约大学计算机科学教授Yann LeCun合作开发DLI 学习套件,其中涵盖了基于PyTorch框架的GPU深度学习理论和应用。包括牛津大学和加州大学伯克利分校在内的成百上千所教育机构已经开始采用DLI学习套件。

目前参与DLI 培训有多种方式可以选择:

  • 在线自学实验室,登录网站 www.nvidia.cn/DLI,查看“在线实验室课程”,选择感兴趣的课程开始学习。简单注册,随时随地上网就可以学习和动手实验,无须VPN
  • 线下深度学习基础培训课程,除了主要的初级中级课程,也有适合零基础人员的课程。
  • 线下深度学习行业课程,针对汽车、医疗、机器人、媒体等行业的深度学习应用进行讲解和辅导。
  • 有特殊需求的企业也可以申请开设专门针对该企业的培训。

NVIDIA中国区高级市场总监刘念宁表示:“人工智能是我们这一代的标志性技术。为了满足企业、政府机构和大学的巨大需求,我们正在大力扩展培训的广度和深度,以便让全球的开发人员都可以学习如何利用这一变革性的技术。”

在NVIDIA DLI媒体开放日课程上,笔者在老师的指导下,亲自动手实验了几种深度学习最常见的应用场景,具体包括以开源框架Caffe为平台,实现了数据加载、模型训练及推理三个过程。由浅入深的讲解,让技术小白的笔者也能轻松实现。同时在学习过程中,对深度神经学习网络(Deep Neural network,DNN)以及卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)等理论概念有了深入理解。没有GPU提供巨大的计算能力,DNN和CNN只能存在理论里。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现过程

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现过程

事实上,在实际工作场景中有大量的可用工具,如何选择可能会成为一个难以决策的问题。NVIDIA认为,可以根据自己的爱好、经历和具体的应用三方面来决定选择合适的工具。

据悉,一年一度的超大型、重要的 GPU 开发者盛会GTC CHINA今年将于9月份在北京举行,会上将首次面向国内开发者开设针对行业的深度学习培训课程,包括针对医疗、IVA、数字媒体、金融、通信等课程。在这一GPU开发者的年度盛会上,不仅汇聚全球顶级GPU 开发者,展出深度学习、超级计算、虚拟现实等领域运用GPU技术而促生的最重要的创新成果,还将提供3天的线下DLI课程培训,通过16个不同的实验室,教授学员通过深度学习解决问题。

笔者发现,NVIDIA公司的介绍现在已经变成了“一家人工智能计算公司”。现在及将来,NVIDIA都将继续在人工智能领域深耕。“未来中国的AI应用会在各个行业领域内实现,而AI实现的爆炸点就是人才,”NVIDIA全球副总裁兼中国区总经理张建中先生表示,“NVIDIA不仅提供强大的计算平台,同时大力开展人才培养,中国的人工智能应用发展志在必得。”

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