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南国彩票论坛图规808-超级公开课NVIDIA专场7月开讲,4场免费讲解不可错过!

时间:2020-01-11 18:05:12 来源:寿洲资讯

南国彩票论坛图规808-超级公开课NVIDIA专场7月开讲,4场免费讲解不可错过!

南国彩票论坛图规808,超级公开课nvidia专场

7月再度启动

4节大课

15天认真打磨

持续保证干货

3位nvidia资深讲师

1位ai医疗创业者

带来360分钟讲解和互动

重新理解深度学习

系统了解nvidia最强gpu和ngc

深刻看清ai如何改变医学影像

背景介绍

去年3月20日20点,超级公开课nvidia专场第一讲(当时为nvidia公开课)在智东西社群开讲。不知不觉间,截止今年4月20日,超级公开课nvidia专场已经进行了七场讲解,八位主讲导师参与。这里和大家快速介绍下前七讲:

第一讲,nvidia大中华区高性能计算及applied deep learning部门技术总监赖俊杰主讲,主题为《如何搭建适合自己的深度学习平台》;

第二讲,nvidia高级系统架构师吴磊主讲,主题为《如何为深度学习和hpc提供更高算力》;

第三讲,nvidia中国gpu应用市场总监侯宇涛主讲,主题为《不需要写代码,如何用开源软件digits实现图像分类》;

第四讲,图玛深维首席科学家陈韵强、nvidia高级系统架构师付庆平共同主讲,主题分别为《深度学习如何改变医疗影像分析》、《dgx超算平台-驱动人工智能革命》;

第五讲,nvidia中国gpu应用市场总监侯宇涛主讲,主题为《手把手教你使用开源软件digits实现目标检测》;

第六讲,西安交大人工智能与机器人研究所博士陶小语、nvidia高级系统架构师易成共同主讲,主题分别为《智能监控场景下的大规模并行化视频分析方法》、《nvidia dgx-2 驱动智能监控革命》;

第七讲,清华大学计算机系副教授都志辉、nvidia高级系统架构师易成共同主讲,主题分别为《gpu加速的空间天气预报》、《nvidia gpu加速高性能计算》。

这八位主讲导师中,有五位是来自nvidia的技术大牛。另外三位导师及其所在公司或研究机构,则是在科研工作或技术研发中有采用nvidia的相关加速产品,进行神经网络模型的训练。他们的系统讲解、研究心得和研发经验,让智东西社群的用户大都受益匪浅。这些用户也有向我们表达希望超级公开课nvidia专场能够持续讲下去。

为此,经过半个月的认真打磨,智东西公开课团队将在7月再度推出超级公开课nvidia专场,共计4场,由四位主讲导师进行讲解。其中,第三讲和第五讲的主讲导师nvidia中国gpu应用市场总监侯宇涛将继续讲解第9讲。另外三位主讲导师有二位是nvidia的技术大牛,分别是nvidia高级系统架构师张景贵和nvidia深度学习解决方案架构师,将讲解第10讲和第11讲。第8讲则由nvidia inception初创企业孵化项目希氏异构的人工智能首席科学家周斌主讲。今年6月8日,希氏异构推出了专用于医学图像人工智能技术的超算平台“神农一号”。据悉,神农一号是国内基于nvidia最新gpu tesla v100建成的ai医学图像领域最强的专用超级计算机。作为异构计算和深度学习方面的专家,周斌本人同时还是中国唯一一位nvidia cuda fellow。

目前智东西社群已经形成人工智能社群(深度学习、ai芯片、智能安防、智慧医疗、语音交互)、自动驾驶社群和智能家居社群三大子社群系统。超级公开课nvidia专场将主要在人工智能社群进行,主讲导师届时也将进入社群直接讲解。如果你希望听课交流,欢迎加入智东西社群。

导师阵容

第八讲

导师:周斌 希氏异构

人工智能首席科学家

主题:

如何利用最强gpu搭建医疗人工智能计算平台

——医学图像ai领域最强超级计算机首次解密

时间:7月3日20点

提纲

1、医学ai的发展历程;

2、深度学习与gpu的平行运算;

3、希氏异构医学超算平台;

4、ai赋能医疗,推动产业变革。

第九讲

导师:侯宇涛 nvidia

中国gpu应用市场总监

主题:揭秘深度学习

时间:7月5日20点

提纲:

1、机器学习、深度学习和人工智能的前世今生

2、深度学习的应用范围

3、深度学习的实现及特点

4、上手nvidia交互式深度学习训练平台

第十讲

导师:张景贵 nvidia

高级系统架构师

主题:在你的桌面端通过nvidia gpu云计算开展深度学习

时间:7月12日20点

第十一讲

导师:罗晟 nvidia

深度学习解决方案架构师

主题:疾病诊断领域的深度学习

时间:7月24日20点

适合人群

1、医疗、安防、交通、金融、云计算服务等行业的工程师、技术总监、开发者;

2、从事图像识别、计算机视觉、深度学习等方向的算法研究人员;

3、科研人员或者高校老师;

4、计算机、医学、大数据、深度学习等相关专业学生。

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