리더스시스템즈

DLI (Deep Learning Institute)
DLI (Deep Learning Institute)

리더스시스템즈는 NVIDIA의 교육 파트너로서 딥 러닝 교육 센터(DLI)를 통해 AI, 가속화된 컴퓨팅, 가속화된 데이터 과학을 위한 애플리케이션 개발에 대한 실습 교육을 제공합니다. 클라우드에 구축된 GPU 가속 워크스테이션 플랫폼을 기반으로 엔드 투 엔드 애플리케이션 개발 경험과 전문 지식을 신속하게 얻을 수 있으며, AI 전문 인력 양성을 위해 인공지능으로 그들이 직면한 어려운 문제를 어떻게 더 효과적으로 해결할 수 있는지에 대한 방법을 교육합니다.

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NVIDIA DLI (Deep Learning Institute)를 선택해야 하는 이유

다양한 분야별 맞춤 프로그램

온 · 오프라인으로 진행되는 딥 러닝, 가속화 컴퓨팅, 데이터 사이언스의 분야별 맞춤 교육 프로그램을 통해 IT 전문가 및 AI 비즈니스의 선구자로 거듭날 수 있습니다.
클라우드 기반 GPU 가속 서버

클라우드에서 완전하게 구성된 GPU 가속화 서버에 액세스하여 교육에 포함된 실습을 진행할 수 있습니다.
전문 기술에 대한 액세스

최신 기술 동향에 대한 커리큘럼을 개발하는 데 열정을 가진 업계 기술 전문가와 강사에게 배울 수 있습니다.
업계 표준 도구 및 프레임 워크

가장 폭넓게 사용되는 업계 표준 소프트웨어, 도구, 프레임워크로 실습 경험을 쌓을 수 있습니다.
IT 트렌드의 비즈니스 전환

다변화하는 AI 비즈니스 세계에서 최신 기술 및 트렌드를 빠르게 파악하고 최적화된 딥 러닝 기술을 비즈니스에 적용할 수 있습니다.
NVIDIA DLI 인증서 취득

엄선된 과정의 NVIDIA Deep Learning Institute 인증서를 취득하여 보유 기술에 대한 역량을 입증하고 전문가로서 경력 성장을 유지할 수 있습니다.

리더스시스템즈의 차별화된 가치 제공

다양한 교육 제공 경험: 중기부에서 진행하는 글로벌창업사관학교의 글로벌기업(NVIDIA) 기술교육을 위해 스타트업을 대상으로 1기부터 기술교육을 진행해오고 있으며, 대기업, 대학교 등을 대상으로 진행한 다양한 DLI 교육 제공 경험을 통해 전문 기술 습득을 원하는 고객에게 만족스러운 교육 서비스를 제공하기 위해 노력합니다.

DLI 공인 인증 강사 보유: 까다로운 심사를 통과한 NVIDIA DLI 공인 인증 강사를 보유하고 있으며, AI 전문가를 통해 최신 기술 트렌드를 중심으로 심도 있고 체계적인 이론 및 실습 훈련을 제공합니다.

NVIDIA의 교육 파트너: NVIDIA의 Elite 및 교육 서비스 파트너로서 제품뿐만 아니라 교육 분야에서도 항상 고객에게 최고의 서비스를 제공하기 위해 노력합니다.

Deep Learning Institute (DLI) 교육과정

‘딥 러닝 전문가 주도 교육’을 통해 4차 산업혁명의 핵심 기술인 딥 러닝, 가속화 컴퓨팅, 데이터 사이언스 분야에 대한 이론 학습 및 실습을 진행할 수 있습니다. 교육은 NVIDIA의 공인 인증을 받은 해당 분야의 전문 강사가 진행하며, 모든 코스를 성공적으로 수강하면 학습 주제 역량을 입증할 수 있는 DLI 공인 인증서를 발급받을 수 있습니다.

기초과정

Fundamentals of Deep Learning
(딥 러닝의 기초)
딥 러닝이 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 실습 예제를 어떻게 해결하는지 학습하고, 고도로 정확한 결과를 얻기 위해 도구와 요령을 익혀 딥 러닝 모델을 트레이닝 할 수 있습니다.
기초과정

Building Transformer Based Natural Language
Processing Applications (트랜스포머 기반
자연어 처리 애플리케이션 구축)
문서 분류 등의 텍스트 분류 작업에 트랜스포머 기반 자연어 처리 모델을 사용하는 방법을 학습합니다.

기초과정

Fundamentals of Deep Learning for Multi-GPUs
(멀티 GPU를 위한 딥 러닝의 기초)
멀티 GPU에서 딥 뉴럴 네트워크를 트레이닝하여 데이터 집중적인 애플리케이션에 필요한 트레이닝 시간을 단축하는 기법을 학습합니다.
기초과정

Building Intelligent Recommender System
(지능형 추천 시스템 구축)
효과적인 추천 시스템을 구축하기 위한 기본 도구와 기술뿐 아니라 실시간 추천을 위한 GPU 가속화 솔루션을 배포하는 방법을 학습할 수 있습니다.

기초과정

Building Conversational AI Applications
(대화형 AI 애플리케이션 구축)
실시간 문자 변환 및 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 고품질의 대화형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축하고 도입하는 방법을 학습합니다.
제조

Applications of AI for Predictive Maintenance
(예측 유지 관리를 위한 AI 응용)
시계열 데이터에서 이상 현상 및 고장을 파악하고, 해당 부품의 유효 수명을 예측하여 고장으로 이어질 수 있는 이상 현상을 식별하는 방법을 학습합니다.

텔레콤

금융

정부(공공)기관

Applications of AI for Anomaly Detection (이상 감지를 위한 AI의 응용)
여러 AI 기반 접근 방법을 구현함으로써 통신에서 네트워크
침입을 파악하는 구체적인 사례의 해결 방법을 학습합니다.

기초과정

Fundamentals of Accelerated Computing
with CUDA C/C++
(CUDA C/C++를 활용한 가속 컴퓨팅의 기초)
CUDA® 기반의 초병렬 GPU에서 실행되도록 C/C++ 애플리케이션을 가속화하는 기본 도구와 기법을 학습할 수 있습니다.
기초과정

Fundamentals of Accelerated Computing
with CUDA Python
(CUDA Python을 활용한 가속 컴퓨팅의 기초)
CUDA®GPU와 Numba 컴파일러를 사용하여 GPU 가속 Python 애플리케이션을 실행하기 위한 기본 도구 및 기술을 학습할 수 있습니다.

기초과정

Fundamentals of Accelerated Computing
with OpenACC
(Open ACC를 활용한 가속 컴퓨팅의 기초)
OpenACC를 사용하여 대규모 병렬 GPU에서 C/C++또는 Potran 애플리케이션을 실행하는데 필요한 기본 도구와 기술을 학습할 수 있습니다.
중급과정

Accelerating CUDA C++ Applications
with Multiple GPUs
(멀티 GPU 기반 CUDA C++ 애플리케이션 가속화)
단일 노드에서 사용 가능한 모든 GPU를 효율적이고 올바르게 활용하는 CUDA C++ 애플리케이션을 작성하여 애플리케이션의 성능을 크게 개선하고 멀티 GPU를 통해 시스템을 가장 효율적으로 활용하는 방법을 학습합니다.

중급과정

Scaling CUDA C++ Applicaions to
Multiple Nodes
(CUDA C++ 애플리케이션을 멀티 노드로 확장)
NVIDIA GPU 클러스터에 맞게 효율적으로 확장할 수 있는 CUDA C++ 애플리케이션을 작성하는데 필요한 툴과 기술을 학습합니다.

기초과정

Fundamentals of Accelerated Data Science
(가속화된 데이터 과학의 기초)
작업을 빠르게 탐색하고 반복 작업하여 프로덕션으로 투입할 수 있게 만드는 엔드 투 엔드 GPU 가속 데이터 사이언스 워크플로우를 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다.
기초과정

Accelerating Data Engineering Pipelines
(가속 데이터 엔지니어링 파이프라인)
GPU를 통하여 데이터 파이프라인을 개선하는 방법과 고급 데이터 엔지니어링 툴 및 기술을 사용하여 성능을 대폭 향상시키는 방법에 대해 학습합니다.

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