通过实践深度学习：NVIDIA 深度学习学院与大学大使项目
计算机与社会
2018-12-27 v3
摘要
在过去的二十年中，高性能计算（HPC）社区开发了许多教育交付模型，旨在帮助学生理解并利用并行与分布式计算的力量。这些课程大多缺乏动手实践环节，或严重聚焦于复杂算法背后的理论刻画。为弥合应用与科学理论之间的鸿沟，NVIDIA 深度学习学院（DLI）（www.nvidia.com/dli）设计了一个在线教育与培训平台，帮助学生在广泛领域中利用深度学习和加速计算解决现实问题。DLI 的加速计算课程内容从使用 CUDA 和 OpenACC 加速应用的基础开始，并包含训练和部署深度学习神经网络的其他课程。也提供深度学习的进阶与领域特定课程。该在线平台使学生能够在云端的全配置 GPU 服务器上使用最新的 AI 框架、SDK 和 GPU 加速技术，从而更专注于学习而非环境搭建。部分课程结束时为学生提供基于项目的评估与认证。为支持讲授加速计算与深度学习的学者和大学研究人员，DLI 大学大使项目使教育者能够向大学生、教职员工和研究人员讲授免费的 DLI 课程。
引用
@article{arxiv.1812.08671,
title = {Deep Learning by Doing: The NVIDIA Deep Learning Institute and University Ambassador Program},
author = {Xi Chen and Gregory S. Gutmann and Joe Bungo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08671},
year = {2018}
}
备注
7 pages, first presented at supercomputing 2018