高速コンピューティング、データサイエンス、AI といった新興テクノロジにおいて、先頭に立って次世代を育成しているのが大学です。NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) 教育キットでは、これらの重要な分野における実践的な専門知識を理解し、構築するための基礎を提供するダウンロード可能な教材やオンライン コースを提供しており、AI や GPU コンピューティングを教育課程に取り入れる際の障壁を下げます。
講義用スライドや実践的ラボなどの新しい教材を作るとなると、多忙な教員がかなりの時間を費やさなくてはなりません。NVIDIA DLI 教育キットを利用することで、講師がコース コンテンツを作成するのに擁する時間を大幅に短縮することができます。
新しい教材や備品にはコストがかかるため、学生が参入するにあたり障壁となります。教育キットでは、教育者と生徒が無料のオンラインコースを通じてクラウド上の GPU にアクセスすることができます。
多くのテクノロジ企業は、業界向け/プロフェッショナル向けの実用的なトレーニング教材のみを大学に提供しており、基礎や学術的理論に欠けています。NVIDIA では、教育キットを学術機関パートナーと共同開発し、最新の業界トレンド、GPU アーキテクチャ、アプリケーションを、学術界の基礎理論および教育法と組み合わせています。
もう 1 の障壁となるのが、技術を教え、教えるのに最も適したプラットフォームとリソースを選択するには、専門的な知識が必要となる点です。NVIDIA DLI 教育キット プログラムでは、NVIDIA と NVIDIA 教育者コミュニティによるサポート、カンファレンスでのディスカッション、入門ガイド、ウェビナー、教育者がフィードバックの提供や質問をするためのオープンなチャンネルなどを提供しています。
ダートマス大学の Sam Raymond 助教授と共同で開発したこの教育キットは、急速に進化を遂げる生成 AI の分野で必要となるスキルと知識を次世代の専門家に提供することを目指しています。このキットでは、大規模言語モデル (LLM) を使用した実践的な実験、画像とビデオの拡散モデル、マルチモーダル LLM アーキテクチャ、分散型モデル トレーニング、推論の高速化を通じて、NVIDIA GPU による生成 AI の実用的な実装を探ります。
ニューヨーク大学 (NYU) の Yann LeCun 教授が率いるチームと共同で開発したこの教育キットは、最新のコンピューティング フレームワークと手法を活用するものであり、画像分類から敵対的生成ネットワーク (GAN) や自然言語処理 (NLP) にいたるまでのディープラーニングの入門トピックおよび上級トピックを学習できます。
イリノイ大学 (UIUC) の Wen-Mei Hwu 教授率いるチーム、ならびにデラウェア大学の Sunita Chandrasekaran 教授率いるチームと共同で開発したこの教育キットでは、並列プログラミング API、プログラミングのツールと手法、並列アルゴリズムの原則とパターン、プロセッサ アーキテクチャの特徴と制約といった、入門トピックおよび上級トピックを扱っています。
オックスフォード大学とメリーランド大学バルティモアカウンティ校の協力を得て開発されたエッジ AI & ロボティクス教育キットには、ビッグ データと IoT、ビジョン AI、強化学習、対話型 AI、多様性、倫理、セキュリティ、自動ロボティクス コンテンツ活用など、多岐にわたるトピックをカバーする講義スライドと実践的ラボが含まれます。
ジョージア工科大学 (Georgia Tech) およびプレイリー・ビュー A&M 大学と共同開発したこの教育キットでは、RAPIDS™ フレームワークを利用した GPU アクセラレーテッド アルゴリズムとデータ サイエンスを集中的に取り上げています。コンテンツを開発する際には文化的な認識も踏まえており、データ サイエンスにおける偏見や公平性などの問題にも対処しています。
当社の Studio Education Partner Program のメンバーである優れた映画およびアニメーション学校と協力して作成されたこの教育キットは、グラフィックスと NVIDIA Omniverse™ (仮想コラボレーションとリアルタイムかつ物理的に正確なシミュレーションを可能にするオープンプラットフォーム) を教室に取り入れることを検討している大学および大学の教育者向けに設計されています。
ブラウン大学の George Karniadakis 教授率いるチームと共同で開発されたこの教育キットには、数値流体力学、生物医学、構造力学、計算化学など、分野を超えてシミュレーション ワークフローを変革する可能性があることから、物理学に基づく機械学習 (physics-ML) 向けの専用モジュールが備わっています。
大学教員と共同で開発された NVIDIA 教育キットのコンテンツは、大学教育者が GPU をカリキュラムに組み込み、AI に対応したコンテンツを提供するのに役立ちます。また DLI オンライン自習コースにもアクセスできるため、キャリア育成に役立つ修了証明書を取得する機会も得られます。
NVIDIA は有名大学と提携し、学術的な基礎や理論を最新の技術リソースと組み合わせて、DLI 教育キットのコンテンツを共同開発しています。
