NVIDIA DLI | 輝達深度學習學院 | PolyU SPEED | 理工大學專業進修學院 | Fundamentals of Deep Learning| 深度學習基礎理論與實踐| Double Certificate | 雙證書課程
雙證書實用課程
日期：2022年9月24日(10:00 - 18:00)
地點：香港理工大學紅磡灣校園
查詢：9349 6000 (Whatsapp)
Nysus 與理工大學專業進修學院推出由NVIDIA DLI 認証的深度學習基礎課程。
本課程結合網上及實體課程，學員將有一天全天安排於理工大學上課。
雙證書課程：完成課程可以獲得理工大學專業進修學院及NVIDIA 深度學習學院 (NVIDIA Deep Learning Institute)頒授的證書。
*本課程需自備手提電腦
本課程結合網上及實體課程，學員將有一天全天安排於理工大學上課。
雙證書課程：完成課程可以獲得理工大學專業進修學院及NVIDIA 深度學習學院 (NVIDIA Deep Learning Institute)頒授的證書。
*本課程需自備手提電腦
理論與實踐並重
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認受性強，為事業鍍金
獲得學術界別與專業界別的認可- 人工神經網絡的應用已經很廣泛，深度學習是未來必須掌握的技術。
- 香港理工大學與NVIDIA均為世界知名及認可的機構，証書世界通行。
- 掌握多種前沿科技的基本概念，打好根基。
- 全世界包括香港都缺乏這方面的人材，掌握深度學習應用可有效擴闊發展。
- 人工神經網絡的應用可提升現時工作的成果。
內容重點
為何要選讀深度學習基礎課程？
策略平面與實用平面
本課程適合重視策略的管理層，也適合重視實踐的技術人員。管理人員能了解深度學習的威力、並如何構建及有何期望。而技術人員更可以親身體驗開發的成果無喜悅。
案例分享
我們很榮幸邀請嘉賓分享
1. 深度學習作為投資銀行級別的投資決策工具，幫助基金創造理想回報
2. 深度學習利用於分析醫療影像，準確率高達94%，節省專科醫生資源達60%
1. 深度學習作為投資銀行級別的投資決策工具，幫助基金創造理想回報
2. 深度學習利用於分析醫療影像，準確率高達94%，節省專科醫生資源達60%
手把手建造AI模型
課程共有7個工作坊，與學員手把手由建立首個圖像預測的深度學習模型、運用CNN技術增加準確性、各種增強技巧及運用、到較複雜圖像辨認和簡單NLP技術都能親身體驗。
6個月後續實驗及研習
學習AI人工智能需要不斷嘗試和改進，痛點是沒有合適的硬體以進行實踐，NVIDIA課程提供6個月的GPU使學員可以重複嘗試課堂上學到的技巧，能真正學以致用。
你要知道的基本理論
導師將深度學習的基本理論用簡單易明的方法向學員表達，達致理論和實踐並重
技術輔導
課堂中為對Python語言不熟悉的學員施予援手，使學員能吸收到深度學習的精髓。
AI 行業的巨人:
NVIDIA (輝達) -
人工智能發展的簡史
We will help you unlock your inner potential so you can excel in your professional field
- NVIDIA（輝達）創立於1993年1月，是一家以設計和銷售圖形處理器為主的無廠半導體公司。NVIDIA在 1999 年發明了 GPU，並設計遊戲機核心，例如Xbox和PlayStation。NVIDIA最為有名的產品線是為個人與遊戲玩家所設計的GeForce系列，為伺服器和高效運算而設計的Tesla系列，Apple 開創性的 MacBook、MacBook Pro 及 MacBook Air 筆記型電腦亦曾使用NVIDIA的GPU系列。
1999年NVIDIA 開創先河，推出的全球首款 GPU， 當時最新的 GPU 每秒可處理超過 20 億個多邊形。
2006年CUDA 架構問世，NVIDIA 售出第 5 億個繪圖處理器。NVIDIA 採用 CUDA，這是一個一般用途 GPU 運算的創新基礎架構。CUDA 可讓科學家及研究人員利用 GPU 的平行處理能力來應付最複雜的運算挑戰。
2010年 NVIDIA Tesla GPU 打造全球最快速的超級電腦：中國的天河一號 (Tianhe-1A)。NVIDIA GPU 包辦所有「最佳視覺效果」奧斯卡獎提名項目，其中包括阿凡達 (Avatar) 及星鑑迷航記 (Star Trek)。
2015年NVIDIA 投入深度學習領域，推出 NVIDIA DRIVE TEGRA X1，NVIDIA DRIVE 讓先進的駕駛輔助系統變得更加成熟，為自動駕駛汽車的發展鋪路。NVIDIA Tegra X1 這款 256 核心的行動超級晶片，將 1 TFLOPS 的處理能力注入深度學習及電腦視覺應用上。NVIDIA 首款客廳娛樂裝置 NVIDIA SHIELD，重新定義 TV 體驗。
2016年NVIDIA 領導人工智慧革命，NVIDIA DGX-1 是全球第一款深度學習的超級電腦，加速人工智慧應用程式的訓練時間。NVIDIA Iray VR 上市，可模擬光線和各種材質，創造出宛如真實場景的互動式虛擬環境。
2018年NVIDIA 透過 TURING 架構革新電腦繪圖技術，驅動全球第一批支援即時光線追蹤的 GPU，長久以來被視為電腦繪圖技術的終極目標。NVIDIA DGX-2™ 上市，第一個能提供 2 petaflop 運算能力的單一伺服器，採用 NVIDIA® Tesla® V100 GPU 與 NVIDIA NVSwitch™ 所構成的革命性 GPU 互連網狀架構。並發表了 NVIDIA DRIVE™ Constellation，一款能在 VR 環境中安全駕駛自駕車數十億英里的模擬系統。NVIDIA® Jetson™ AGX Xavier™ 上市，能輕鬆創造與部署製造、貨運、零售、智慧城市等用途所需的人工智慧機器人。NVIDIA Clara 平台問世，不僅可提升數百萬既有醫療工具的功能，並能為採用人工智慧的醫療設備奠定未來的道路。NVIDIA 推出 RAPIDS ™，可加速資料科學和機器學習的開放原始碼 GPU 加速平台。
2020年NVIDIA 完成收購 MELLANOX，發佈 NVIDIA AMPERE GPU 架構，推出 NVIDIA ® Ampere GPU 架構，提供強大且富有彈性的全新等級資料中心。 成為業界新指標，也是全球市值最高的半導體公司。
在過往25年，NVIDIA在GPU領域上有很高的成就，亦為其研發的人工智能系統奠定基礎。而是次與NVIDIA合作的課程不但具權威性，更能讓你深入並全面了解Deep Learning深度學習。
PolyU SPEED理大專業進修學院 - 理論與實踐並重
6個月 GPU實習
價值高達 USD500
實用性高，深度學習基礎是其他很多課程的基礎，先了解其運作原理可以對實際運用很有幫助。
ＮVIDIA Certified Instructor 輝達認証講師
NVIDIA University Ambassador 輝達大學大使
NVIDIA University Ambassador 輝達大學大使
Ｍr. Pen kwok 郭志偉先生
突破現在, 挑戰未來!
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迎接AI橫行的年代，提升事業，創造機遇！
全球龐大需求：
醫療科技、物流、銀行、全融業求材若渴，疫市加薪！
根據《Forbes》報導，企業在機械學習及數據科學(52%)、分析理解業務(49%)及數據工程師(42%)，這三方面人材最為缺乏。
根據《GlassDoor》職位薪酬統計，最受歡迎職位平均年薪：
(1) 人工智能工程師 （AI Engineer)：約 HK$933,951
根據《GlassDoor》職位薪酬統計，最受歡迎職位平均年薪：
(1) 人工智能工程師 （AI Engineer)：約 HK$933,951
(2) 數據分析科學家 (Data Scientist)：約 HK$917,629
(3) 大數據工程師 (Big Data Engineer)：約 HK817,813
還不斷有上升的趨勢，深度學習人材更是渴市。
還不斷有上升的趨勢，深度學習人材更是渴市。
常見問題 (FAQ)
這個課程只有一天嗎？
實習是學習人工智能最重要的一環，在理工大學學習後，學員將有自己的NVIDIA 戶口，而該戶口可以有6個月的有效時間予學員重溫、實習已學的技巧。學員可以透過重複試驗以理解及掌握當中的技術。
學習深度學習入門基礎課程，需要有編寫程式的經驗嗎？
本課程並無規定需要有編程的經驗，很多公司的管理層都會參與。如果具備 Python 的基本知識效果更佳。此外，了解 Tensorflow 和 Keras 會很有用。
我想從事Deep Learning 工作，可以從那裡開始？
學習這門課程是一個很好的開始，深度學習博大精深，已經廣泛地應用於各行各業。這個課程為學員深入研究開發其他特定項目打下基礎。我們還會分享行業的新聞和信息，幫助您做好準備。
參加這個課程有什麼好處？
- 每個參與者都可以訪問雲端完全配置的 GPU 加速服務器。
- 獲得使用最廣泛的行業標準軟件、工具和框架的實踐經驗。
- 學習為醫療保健、機器人、製造、加速計算等行業構建深度學習和加速計算應用程序。
- 通過與行業領導者合作設計的內容，獲得真實世界的專業知識。
- 獲得 NVIDIA 深度學習學院證書，以展示您的學科能力並支持您的職業發展。
完成這個課程後，我怎樣繼續學習其他的深度學習應用？
您可以考慮選擇專注於特定領域，例如醫療影像、自然語言處理、機器人自動化等。我們將在不久將來會推出相應的課程。
報名及付款程序是怎樣的？
本課程由理工大學專業進修學院統籌，由Nysus派出導師。所以報名及繳交學費均需通過理工大學專業進修學院。
掌握深度學習技術，助你多方向發展
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自然語言處理
和會話人工智能
了解如何使用 NLP 技術來操作、分析和生成基於文本的數據至關重要。現代技術可以像人類一樣捕捉語言的細微差別、上下文和復雜性。如果設計得當，開發人員可以使用這些技術構建強大的 NLP 應用程序，在聊天機器人、人工智能語音代理等中提供自然無縫的人機交互。
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人工智能推薦系統
AI Recommender
NVIDIA Merlin™ 是一個端到端推薦系統框架，提供快速提取、轉換和加載 (ETL) 功能、特徵工程和高訓練吞吐量，以實現推薦模型的快速實驗和生產再訓練。.
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人工智能醫療平台
NVIDIA Clara Holoscan
NVIDIA Clara™ Holoscan 是用於醫療設備的 AI 計算平台，它結合了用於低延遲傳感器和網絡連接的硬件系統、用於數據處理和 AI 的優化庫以及用於運行從嵌入式到邊緣的流、成像和其他應用程序的核心微服務到雲。
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強化數據科學
NVIDIA Rapids
RAPIDS 是一套開源軟件庫和 API，用於完全在 GPU 上執行數據科學管道，並且可以將訓練時間從幾天縮短到幾分鐘。 RAPIDS 基於 NVIDIA® CUDA-X AI™ 構建，融合了圖形、機器學習、深度學習、高性能計算 (HPC) 等領域多年的開發成果。
深度學習學員感想
#帶來很多的啟發 | #非常勵害 | #很實用 | #我相信可以幫到我的事業| #NVIDIA太驚人了
這課程給我很多啟發，可以幫助提升本地初創項目的技術。利用已建立的模型不單可簡化開發，還可節省資源。
Ric Wu
Smartup Incubator
Smartup Incubator
原來訓練深度學習是這麼強大，又可以這麼簡單。它可以運用於不同的醫療領域，將醫療質素大幅提高。
Ellen Ng
CEO Medical laboratory
CEO Medical laboratory
利用ＮVIDIA的框架，令深度學習俗應用更全面落地。作為科創基地，香港應該培育更多這方面的人材。
LEO Li
人力資源公司 CEO
人力資源公司 CEO
輝達深度學習學院 NVIDIA DLI Series
學習目標 :
通過參加本次研討會，您將：
- 學習訓練深度學習模型所需的基本技術和工具
- 獲得常見深度學習數據類型和模型架構的經驗
- 通過數據增強優化數據集以提高模型準確性
- 利用模型之間的遷移學習，以更少的數據和計算實現更高效的結果
- 使用現代深度學習框架建立信心來承擔自己的項目
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NVIDIA 深度學習學院
解決世界上最具挑戰性問題的教育和培訓解決方案
關於 NVIDIA 深度學習學院
NVIDIA 深度學習學院提供滿足各種學習需求的資源——從學習材料到自定進度和實時培訓再到教育者計劃——為個人、團隊、組織、教育者和學生提供他們在人工智能、加速計算、加速數據科學、圖形和模擬等。