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Kit pédagogique DLI pour les formateurs

Les universités sont à l’avant-garde de la prochaine génération de technologies émergentes de calcul accéléré, de science des données et d’IA. Les kits d’enseignement du NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) font tomber les barrières de l’intégration de l’IA et du calcul GPU dans les cursus de formation grâce à du matériel pédagogique téléchargeable et à des cours en ligne qui fournissent une base solide pour comprendre et développer une expertise pratique dans ces domaines cruciaux.

Optimisation des programmes avec les kits pédagogiques de NVIDIA

VOIR LA VIDÉO (01:52)

Avantages pour les enseignants

Suppression des barrières à l’enseignement de nouvelles technologies

Gain de temps pour la planification de classes et de laboratoires

Le développement de nouveaux contenus matériels pédagogiques, comme des cours sur diapositives et des travaux ateliers pratiques, peut demander énormément de temps pour des professeurs d’université aux emplois du temps déjà bien chargés. Les kits pédagogiques réduisent considérablement le temps de développement du contenu des cours pour les instructeurs.

Accès gratuit aux cours en ligne du NVIDIA DLI

Réduction des coûts et des besoins en infrastructure

Les nouveaux matériels et fournitures pédagogiques sont coûteux et créent des obstacles à l’accès pour les étudiants. Les kits pédagogiques fournissent aux éducateurs et aux étudiants un accès gratuit aux GPU dans le Cloud de deux façons : via le programme AWS d'Amazon, qui offre aux éducateurs et à leurs étudiants des crédits dans le Cloud, et un accès gratuit à des cours en ligne du NVIDIA DLI.

NVIDIA co-développe des kits pédagogiques avec des partenaires universitaires

Aborde la théorie académique et les fondamentaux de l’enseignement

De nombreuses entreprises technologiques ne fournissent aux universités que du matériel de formation appliquée et des ressources professionnelles, qui ne contiennent pas de principes fondamentaux ni de théorie académique. NVIDIA co-développe des kits pédagogiques avec des partenaires universitaires pour associer les dernières tendances de l’industrie, les architectures GPU et les applications avec la théorie fondamentale et la pédagogie du monde universitaire.

Offre de cours unique et complète avec support

Un autre obstacle est l'expertise requise pour enseigner la technologie et sélectionner les plates-formes et les ressources les mieux adaptées à l'enseignement. Le programme des kits pédagogiques offre le soutien de NVIDIA et des communautés de formateurs de NVIDIA, via des discussions lors de conférences, des guides de démarrage, des webinaires, un canal ouvert permettant aux formateurs de transmettre leurs commentaires et de poser des questions, et plus encore.

Ressources d’enseignement

La fondation pour la nouvelle génération d’innovateurs

Deep Learning

Développé en collaboration avec le professeur Yann LeCun et son équipe de l’Université de New York (NYU), ce kit pédagogique s’appuie sur les dernières techniques et les derniers frameworks de calcul pour aborder des sujets d’initiation et d’approfondissement sur le Deep Learning dans des champs d’application allant de la classification d’images aux réseaux antagonistes génératifs (GAN) en passant par le traitement automatique du langage naturel (NLP).

Voir la vidéo : Intégration de l'IA dans les salles de classe avec le kit d'enseignement pour le Deep Learning de NVIDIA

(60 minutes)

Calcul accéléré

Développé en collaboration avec le professeur Wen-Mei Hwu et son équipe de l’Université de l’Illinois (UIUC), avec la professeure Sunita Chandrasekaran et son équipe de l’Université du Delaware, ce kit pédagogique aborde des sujets introductifs et avancés tels que les API de programmation parallèle, les outils et techniques de programmation, les principes et les schémas d’algorithmes parallèles, ainsi que les caractéristiques et contraintes de l’architecture de processeur.

Voir la vidéo : kit pédagogique sur le calcul accéléré pour les formateurs universitaires : introduction et cas d’utilisation

(60 minutes)

Edge IA et robotique

En collaboration avec l’Université d’Oxford et l’Université du Maryland du comté de Baltimore, notre nouveau kit d’enseignement pour l’Edge IA et la robotique à l’Edge centralise des présentations dédiées et des laboratoires pratiques couvrant des sujets tels que le Big Data et l’IoT, la vision basée sur l’IA, l’apprentissage par renforcement, l’IA conversationnelle, la diversité, l’éthique et la sécurité, ainsi que la robotique autonome.

Voir la vidéo : Démarrez avec le kit d’enseignement pour l’IA et la robotique à l’Edge

(48 minutes)

NVIDIA et Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)

Science des données

En collaboration avec le Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) et l’Université Prairie View A&M, ce kit pédagogique se concentre sur les algorithmes accélérés par GPU et la science des données à l’aide du framework RAPIDS™. Son contenu a été développé avec des considérations culturelles visant à ne pas minorer tout problème potentiel de biais et d’équité relatif à la Data Science.

Voir la vidéo : Accélération de la science des données en classe : enseignement de l’analyse et de l’apprentissage automatique avec RAPIDS

(60 minutes)

Graphisme et Omniverse

Créé en collaboration avec les principales écoles de cinéma et d’animation de notre programme de partenariat NVIDIA Studio pour les établissements d’enseignement, ce kit pédagogique ce kit pédagogique a été conçu pour les chercheurs et les formateurs des établissements d’enseignement supérieur qui cherchent à intégrer dans les salles de classe à intégrer dans leurs salles de classe la plateforme ouverte NVIDIA Omniverse™ pour la collaboration virtuelle et les simulations en temps réel à haute précision physique.

Inscrivez-vous à l’accès anticipé

Contenu de classe complet

Développés en collaboration avec des professeurs d’université, les kits pédagogiques de NVIDIA fournissent du contenu pour aider les formateurs universitaires à incorporer les GPU dans leur programme et à fournir du contenu prêt pour l’IA. L’accès à des cours gratuits en ligne du NVIDIA DLI vous permet de recevoir des certificats de compétence attestant de votre développement professionnel.

Syllabi, cours en vidéos et sur diapositives

Ateliers pratiques, quiz, examens et solutions

Guides de démarrage rapide et ebooks

Ressources de calcul GPU dans le Cloud

Les kits pédagogiques du NVIDIA DLI sont très utiles pour moi et me boostent. Au départ, je commence par les exemples de formation de base. Ces kits m’aident à leur enseigner les bases du Deep Learning telles que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et leurs processus d’entraînement.

- Vipul Kumar Mishra, Professeur associé, Université Bennett, Inde

Les étudiants savent que le matériel que nous présentons est à la pointe de la technologie et actualisé, donc cela leur donne confiance dans la matière et suscite beaucoup d'enthousiasme.

– Daniel Wong, professeur adjoint en ingénierie électrique et informatique à l'Université de Californie, Riverside

Si vous souhaitez consacrer du temps à vos recherches les plus approfondies, utilisez notre kit pédagogique. Vous gagnerez un temps précieux, et il y a beaucoup de liberté pour le faire de votre propre façon adapté à votre culture et aux exigences de vos propres étudiants, mais soutenu avec des ressources de très haute qualité.

- Sunita Chandrasekaran, Professeure assistante, Université du Delaware

- Vipul Kumar Mishra, Professeur associé, Université Bennett, Indes

Les étudiants savent que le matériel que nous présentons est à la pointe de la technologie et actualisé, donc cela leur donne confiance dans la matière et suscite beaucoup d'enthousiasme.

– Daniel Wong, professeur adjoint en ingénierie électrique et informatique à l'Université de Californie, Riverside

- Sunita Chandrasekaran, Professeure assistante, Université du Delaware

Universités partenaires

NVIDIA s’est associé aux universités majeures pour co-développer du contenu pour les kits pédagogiques du NVIDIA DLI, en combinant des concepts fondamentaux et la théorie à de nouvelles ressources technologiques.

Formez-vous au calcul accéléré, à l'IA et à la science des données.

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