面向教师的 NVIDIA DLI 教学套件

对于加速计算、数据科学和 AI 这些新兴技术,高校正处于培养新一代人才的前沿。NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 教学套件提供可下载的教学材料和在线课程,帮助教师更快捷地在课程体系中融合前沿的 AI 和 GPU 计算的知识和开发实验,为学生了解和掌握这些关键领域的专业技能奠定坚实的基础。

对教师的价值

消除教授新技术的障碍

显著减轻老师自主设计课程内容的时间和负担

快速规划课程和实验

对忙碌的教职人员而言,开发新的教学课件,如课程幻灯片和动手实验等,通常需要花费大量的时间。教学套件提供完备的素材,可以显著缩短讲师的课程内容开发时间。

免费学习 DLI 在线课程

缓解新设施高成本压力

添置新的教学材料和教学用品成本高,对学生进入该领域学习构成一定的阻碍。教学套件通过以下两种方式,让教师及学生能够免费使用云端的 GPU:Amazon 的 AWS Educate 计划,以及免费学习 DLI 在线课程权益。

NVIDIA 与学术界合作伙伴共同开发教学套件

增强学术理论基础知识

许多科技公司提供的行业或专业培训材料中,少有体系化的基础课程和学术理论。NVIDIA 与学术界合作伙伴共同开发的教学套件,将最新的行业趋势、GPU 架构及应用,与学术界的基础理论和教学方法有机结合起来

NVIDIA 的教育从业者社区

获得全方位支持与资源

教师需要不断自我提升专业知识来教授技术,以及选择最适合教学的平台和资源。教学套件计划提供来自 NVIDIA 和 NVIDIA 教育从业者社区的支持、会议交流、入门指南、网络研讨会,以及供大家反馈和提出问题的开放式沟通渠道等服务。

教学套件主题

新一代创新者的基石

将 AI 引入课堂:NVIDIA 深度学习教学套件

深度学习

此教学套件由 NVIDIA 与纽约大学 (NYU) 的 Yann LeCun 教授及其团队共同开发,利用最新的计算框架和技术探索初级至高级的深度学习技术,包含图像分类、生成式对抗网络 (GAN) 和自然语言处理 (NLP)。

•Introduction to Machine and Deep Learning

•Applied Image Classification

•Applied Object Detection

•Convolutional Neural Networks

•Applied Image Segmentation

•Energy-based Learning

•Unsupervised Learning

•Generative Adversarial Networks

•Recurrent Neural Networks

•Natural Language Processing

面向教师的的加速计算教学套件:简介和实例

加速计算

教学套件由 NVIDIA 与伊利诺伊大学 (UIUC) 的 Wen-Mei Hwu 教授及其团队,以及特拉华大学的 Sunita Chandrasekaran 教授及其团队共同开发,涵盖初级至高级的加速计算技术,例如并行编程 API、编程工具和技术、并行算法原理和模式,以及处理器架构特性和限制。

•Introduction to CUDA C

•Memory and Data Locality

•Thread Execution Efficiency

•Memory Access Performance

•Parallel Computation Patterns

•Efficient Host-Device Data Transfer

•OpenACC, MPI, OpenCL

•Unified Memory

•Dynamic Parallelism

•Multi-GPU Systems

•CUDA Library Usage

边缘 AI 与机器人

边缘 AI 与机器人

NVIDIA 与牛津大学和马里兰大学巴尔的摩分校合作,开发了“边缘 AI 和机器人”教学套件。包括教学讲义文档和云端动手实验室资源,内容涵盖大数据和物联网、人工智能、强化学习、对话式 AI、多样性、伦理和安全,以及自主机器人。

•Introduction to Edge AI

•Vision Deep Neural Networks (DNNs)

•Diversity, Ethics, and Security

•Autonomous Robotics

即将增加新的模块:

•Reinforcement Learning

•Conversational AI

NVIDIA 与佐治亚理工学院 (Georgia Tech)

数据科学

此教学套件由 NVIDIA 与佐治亚理工学院 (Georgia Tech) 和 Prairie View A&M 大学合作开发,聚焦应用 RAPIDS™ 框架的 GPU 加速算法和数据科学技术。课程内容在开发时还融入了文化意识,以解决数据科学中的偏见和公平等问题。

•Introduction to Data Science and RAPIDS

•Data Collection and Preprocessing (ETL)

•Data Ethics and Bias in Data Sets

•Data Integration and Analytics

•Data Visualization

•Scalable and Distributed Computing

•Machine Learning

•Neural Networks

•Graph Analytics

•GPU-accelerated Data Science

图形和 Omniverse

图形和 Omniverse

与参与 NVIDIA Studio 教育合作伙伴计划的领先电影和动画学校联合打造,专为希望在课堂上教授图形和 Omniverse 相关知识技能的高校教师而打造。 NVIDIA Omniverse™ 是一个用于虚拟协作和实时物理精确模拟的开放平台

全面的、代码级别的课程内容

NVIDIA 教学套件由 NVIDIA 与大学教职人员共同开发,提供的内容可帮助教师将 GPU 知识融入到课程中,并呈现 AI 就绪的内容。免费学习 DLI 在线课程,师生们将有机会获得 NVIDIA 培训证书,为职业发展提供技能证明。

教学大纲、教学幻灯片和视频

教学大纲、教学幻灯片和视频

动手实验室、测验、考试和解决方案

动手实验室、测验、考试和解决方案

快速入门指南和电子书

快速入门指南和电子书

云端 GPU 计算资源

云端 GPU 计算资源

DLI 教学套件有效地改善了课堂教学效果,对我很有帮助。借助套件中的内容,我可以轻松地向学生讲授深度学习的基础知识,例如卷积神经网络、循环神经网络及其训练过程。

 

– Vipul Kumar Mishra,印度贝内特大学副教授

知道我上课用的教材涵盖最新、最尖端的技术,学生们学习热情高涨且信心十足。

 

– Daniel Wong,加州大学河滨分校电气与计算机工程助理教授

如果你想提高效率,或进行炫酷的教学,请使用教学套件。根据自有的文化特点和学生需求灵活地运用这些高质量的教学套件资源,能帮助你能节省大量的宝贵时间。

- Sunita Chandrasekaran,特拉华大学助理教授

大学合作伙伴

NVIDIA 与顶尖大学合作,共同开发 DLI 教学套件内容,将基础学术理论和最前沿的技术资源有机结合。

University of Delaware
University of Illinois
NYU
Prairie view A & M University
UMBC
University of Oxford

有效提升学生在加速计算、AI 和数据科学方面的技能和经验