TEACHING YOU TO SOLVE PROBLEMS WITH DEEP LEARNING
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NVIDIA의 글로벌 딥러닝 교육 프로그램인 DEEP LEARNING INSTITUTE는 딥 뉴럴 네트워크를 어떻게 설계하고 훈련하며 배포하는지에 대한 최신 딥러닝 기술 교육 세션을 제공하고 있습니다. 뿐만 아니라 딥러닝을 위한 다양한 오픈소스 프레임워크와 최신 GPU 가속 플랫폼을 모두 확인하실 수 있습니다.
2박 3일에 걸쳐 진행될 DEEP LEARNING – SUMMER BOOT CAMP 2017은 지난 2월/3월/4월에 걸쳐 나누어 진행되었던 딥러닝 인스티튜트 총 9개 트레이닝 랩은 물론, 새롭게 추가된 최신 트레이닝 랩까지 참가자들이 한번에 집중적으로 경험할 수 있도록 여름 특강 형태로 알차게 구성한 엔비디아 딥러닝 기술 교육 세션입니다.
DEEP LEARNING – SUMMER BOOT CAMP 2017 참가를 통해 올해 5월 미국 실리콘밸리에서 개최된 세계 최대의 GPU 기술 컨퍼런스인 GTC 2017에서 새롭게 선보인 최신 딥러닝 인스티튜트 트레이닝 랩 (GAN, CAFFE 2, REINFORCE LEARNING)을 국내에서 가장 먼저 경험해 보실 수 있습니다. 본 교육 과정을 수료하신 모든 참가자에게 NVIDIA가 전 세계적으로 발급하고 있는 공식 수료증이 수여될 예정입니다.
특히, 5인의 엔비디아 딥러닝 인스티튜트 인스트럭터들이 참가자 10명으로 구성된 각 팀을 이끌며 미니 이미지넷 경진대회를 포함한 다양한 프로젝트를 진행하여 기존 월별로 진행된 딥러닝 인스티튜트와는 차별화된 새로운 경험은 물론 보다 인텐시브한 케어를 받으실 수 있는 특별한 기회가 제공될 예정입니다.
미니 이미지넷 경진대회 및 프로젝트 수상팀/수상자들께는 푸짐한 상품과 함께 NVIDIA 공식 인증 딥러닝 인스티튜트 인스트럭터 및 티칭 어시스턴트로 지원할 수 있는 기회가 부여될 예정입니다.
한정된 50명 참가자에 한하여 참가 신청을 받을 계획이며 보다 구체적인 사항은 아래 링크를 통해 아젠다를 확인하시길 바랍니다. 빠른 마감이 예상되므로 지금 바로 등록해주세요!
Deep Learning Institute
Summer Boot Camp 2017 참가자 특전
- GTC 2017딥러닝 인스티튜트에 새로 추가된 최신 트레이닝 랩 (GAN, CAFFE 2, REINFORCE LEARNING) 수강
- NVIDIA 인증 딥러닝 인스티튜트 인스트럭터 및 티칭 어시스턴트 지원 자격 기회 부여
- 10인으로 구성된 팀별 미니 이미지넷 경진대회, 다양한 프로젝트 경험 (팀 / 개인 우수자 선정 및 시상)
- 딥 러닝 각 분야 전문가들과의 네트워킹 기회
- 특급 호텔 숙박(2인 1실) 및 식사, 참가자 전원 딥러닝 인스티튜트 T-Shirts및 기념품 제공
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE SUMMER BOOT CAMP 2017 참가 안내
2017년 7월 19일 ~ 21일 (2박 3일)
양평 블룸비스타
1인 550,000원 [ 부가세 포함 ]
참가 신청하기Agenda
7월 19일 수 (1일차)
DEEP LEARNING INSTITUTE SUMMER BOOT CAMP 2017
09:30 - 10:00
Welcoming
10:00 - 12:00
DLI 1-1 Getting Started with Deep Learning – DIGITS
12:00 - 12:30
Team Projeect 1-1
12:30 - 13:30
Lunch
13:30 - 15:30
DLI 1-2 Approaches to Object Detection using DIGITS
15:30 - 16:00
Team Project 1-2
16:00 - 16:30
Break
16:30 - 18:30
DLI 1-3 Deep Learning Network Deployment – TensorRT
18:30 - 19:00
Team Project 1-3
19:00 - 20:00
Dinner
20:00 - 21:00
Recreation
21:00 - 22:00
Team Project 1-4
7월 20일 목 (2일차)
DEEP LEARNING INSTITUTE SUMMER BOOT CAMP 2017
07:20 - 08:20
Breakfast
08:20 - 10:00
TBC
10:00 - 12:00
DLI 2-1 Medical Image Segmentation Using DIGITS
12:00 - 12:30
Team Project 2-1
12:30 - 13:30
Lunch
13:30 - 15:30
DLI 2-2 Deep Learning for Image Segmentation – Tensorflow
15:30 - 16:00
Team Project 2-2
16:00 - 16:30
Break
16:30 - 18:30
DLI 2-3 Signal Processing using DIGITS
18:30 - 19:00
Team Project 2-3
19:00 - 20:00
Dinner
20:00 - 21:00
DLI 2-4 Introduction to Deep Learning with R and MXNET
21:00 - 22:00
Team Project 2-4
7월 21일 금 (3일차)
DEEP LEARNING INSTITUTE SUMMER BOOT CAMP 2017
07:20 - 08:20
Breakfast
08:20 - 10:00
TBC
10:00 - 12:00
DLI 3-1 Introduction to RNNs
12:00 - 12:30
Team Projeect 3-1
12:30 - 13:30
Lunch
13:30 - 15:30
DLI 3-2 Deep Learning with Electronic Health Record
15:30 - 16:00
Team Project 3-2
16:00 - 16:30
Break
16:30 - 18:30
Team Project 3-3
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 준비 사항
본 핸즈온 세션 참여를 위해서는 본인의 노트북(Windows, Mac, Linux/Wifi/크롬 브라우저)을 소지하고 오셔야 하며, 아래 사전 준비 사항을 반드시 완료하셔야 합니다.
행사 참가 사전 세팅 사항
- 크롬 브라우저 최신 버전 설치
- nvidia.qwiklab.com에서 신규 가입
- 이메일 인증 완료(가입하면 confirm 메일을 받아서 활성화 해야 함)
- 가입 완료 확인
- 가입한 ID (E-mail), 이름, 전화 번호를 nvidiakor@gmail.com 으로 보내주셔야 합니다.
DEEP LEARNING INSTITUTE 에 참가하게 되면?
- 현실 세계에서 가장 복잡한 문제를 딥 러닝 기술을 활용하여 해결할 수 있는 훈련 방법 및 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 최신 인공지능 프레임워크, SDK, 그리고 GPU 기술들을 핸즈온 방식으로 배우실 수 있습니다.
- NVIDIA 글로벌 본사에서 인증한 최고의 딥 러닝 전문가들이 직접 세션을 진행합니다.
- NVIDIA에서 전 세계적으로 발급하고 있는 DEEP LEARNING INSTITUTE 공식 수료 인증서가 수여됩니다.
NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE 과정의 목표
데이터 사이언티스트(Data Scientists)
각 분야의 데이터 수집 및 분석을 담당하는 전문가로 통계 분석 등 머신 러닝 이외의 방법으로 모델을 개발하는데 익숙했지만 이제 정확한 예측을 위해 딥 뉴럴 네트워크를 활용할 가능성이 높으며,
데이터 엔지니어와의 협력을 통해 데이터를 수집 및 증가시키고, 프레임워크 작업을 위해 일반 지원 개발자와 협력하기도 합니다.
소프트웨어 개발자(Software Developers)
- 데이터 엔지니어(Data Engineers) – 데이터 사이언티스트가 자신의 전문 지식을 딥 러닝에 적용하는데 도움을 제공하며 트레이닝용 데이터의 수집 및 준비에 초점을 두고 있습니다.
- 일반 기술 지원 (General Support) – 훈련된 뉴럴 네트워크를 개발하는 작업 특유의 반복적 특성을 지원하며 코드 작성(대체로 Python)을 통해 데이터 사이언티스트가 생성하고자 하는 모델의 개발을 지원합니다.
- 애플리케이션 엔지니어(Application Engineer) – 학습된 뉴럴 네트워크를 프로덕션 환경에 구현하는 작업을 담당합니다. 네트워크 자체의 작동 방식을 이해할 필요는 없으나 입력값과 결과값이 무엇인지는 알아야 합니다. 대체로 최종 제품 내 추론을 최적화하는 작업을 담당하면서 시스템 아키텍트, 데이터 엔지니어 및 데이터 사이언티스트와의 협력을 통해 새로운 데이터 샘플을 캡처, 그리고 파이프라인의 시작 단계로 제공하는 작업을 담당할 수 있습니다.
시스템 아키텍트(System Architect)
전체 파이프라인의 설계 및 구현과 함께 다른 직무들과의 긴밀한 협력을 통해 학습 및 추론 시스템을 거쳐 데이터와 모델을 전송하는 과정을 지원합니다. 학습 플랫폼의 설정 및 유지 보수, 프레임 워크 등의 설치 작업 등을 담당하기도 합니다.
