해봄의 아카이브

NVIDIA가 공개한 인공지능 무료 강의 리스트

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젠슨 황상폐하께서 공개한 엔디비아 무료 강의Introduction to AI in the Data CenterGenerative AI ExplainedBuilding A Brain in 10 MinutesBuilding RAG Agents with LLMsAugment your LLM Using Retrieval Augmented GenerationGetting Started with AI on Jetson NanoBuilding Video AI Applications at the Edge on Jetson NanoAccelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes
NVIDIA는 원래 게임용 GPU를 제작하는 회사에서 AI 기술을 선도하는 기업으로 변모하였습니다. 이는 그들이 그래픽 카드를 발전시키기 위한 연구 중에 텐서 코어를 발견하면서부터 시작되었습니다. 이 텐서 코어는 현재 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 훈련하는 데 사용됩니다.
이런 NVIDIA의 기술은 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 분야에서도 혁신을 이루었습니다. 특히 CUDA의 경우, GPU 병렬 컴퓨팅을 위한 소프트웨어 플랫폼으로, 개발자들이 쉽게 GPU의 성능을 활용할 수 있도록 지원합니다. CUDA는 과학 컴퓨팅, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, GPU 가속 컴퓨팅의 표준으로 자리잡았습니다. 뭐, NVIDIA의 주가 상승과 칩 수요 급증으로 이어졌습니다...

젠슨 황상폐하께서 공개한 엔디비아 무료 강의

NVIDIA는 이러한 기술적 성과를 바탕으로 일반 대중에게 AI 기술에 대한 교육을 제공하기 위해 여러 자기 주도형 과정을 무료로 제공하기 시작했습니다. 이 과정들은 Deep Learning Institute를 통해 제공되며, 다음과 같은 과정들이 포함됩니다.
개인적으로 아래 순서로 들어보시는 걸 추천 합니다. 개인적으로 Jetson Nano, RAPIDS, CUDA에 대해 어느 정도 파악해보시기 좋은 정도 입니다. 맛보기 강의로선 무척 만족스럽고 실무 강의라고 하기엔 살짝 부족 합니다. 용어를 이해하거나 흐름을 파악하기에는 좋습니다. Jetson Nano같이 토이 프로젝트로 해볼 수 있는 것들을 해보면 좋은 것 같습니다.
NVIDIA가 유료 강의 및 자격증도 발행하고 있으니 관심 있는 분들은 좀 더 살펴 보셔도 좋을 것 같구요. 늘 그렇듯 가장 좋은 건 직접 뭔가를 만들어 보는 것 입니다. 응원합니다.
NVIDIA Academy Courses Catalog.pdf712.02KB
젠슨황옹,,, 가죽자켓이 더욱 빛나 보이십니다.

Introduction to AI in the Data Center

Coursera에서 제공하는 이 과정을 통해 데이터 센터에서 AI 워크로드를 배포하는 방법을 배웁니다. 음성 인식부터 공급망 관리 개선에 이르기까지 AI 기술은 기업이 일상적인 업무를 수행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능, 도구 및 알고리즘을 제공합니다. 그렇다면 데이터센터에서 AI는 어떻게 작동할까요? 어떤 하드웨어 및 소프트웨어 인프라가 필요할까요? 이 과정에서는 데이터 센터에서 AI 및 GPU 컴퓨팅으로의 여정을 시작하는 데 도움이 되는 개념과 용어에 대한 소개를 다룹니다

Generative AI Explained

이 강의는 Generative AI가 다양한 입력을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술에 관해 설명합니다. 최근에는 신경망을 사용하여 기존 데이터 내의 패턴과 구조를 식별하고 새로운 콘텐츠를 생성하는 방법이 포함됩니다.

Building A Brain in 10 Minutes

이 강의는 세계 최초의 신경망에 영감을 준 생물학적 및 심리학적 배경을 탐구합니다. 학습 목표는 신경망이 데이터를 어떻게 활용하여 학습하는지 탐구하고, 뉴런 뒤에 있는 수학적 원리를 이해하는 것입니다. 강의를 통해 참가자들은 신경망의 데이터 학습 방식과 뉴런의 수학적 기반에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있습니다. 이 과정을 최대한 활용하기 위해서는 Python 3에서의 기본 프로그래밍 개념(함수, 루프, 사전, 배열 등)에 대한 이해와 회귀선을 계산하는 방법에 대한 지식이 권장됩니다.

Building RAG Agents with LLMs

본 강의에선 언어 모델들을 단순한 자동화 도구가 아니라, 다양한 도구와 문서와 상호 작용하면서 정보에 입각한 대화를 할 수 있는 생산성 향상의 파트너로 만드는 방법을 알려줍니다. 수강자는 임베딩 모델 사용, 검색 향상, 대화 안전장치 설정, 검색 증강 생성(RAG) 에이전트의 구현과 모듈화를 다루며, 이러한 에이전트는 연구 논문을 탐색하여 미세 조정 없이 답변을 제공할 수 있습니다.

Augment your LLM Using Retrieval Augmented Generation

본 강의에선 데이터 워크플로우를 가속화하는 방법을 소개하며, 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 대규모 언어 모델(LLMs)에 관한 결정을 내리는 데 필요한 시간을 절약할 수 있는 워크플로우를 학습하는 것을 목표로 합니다.

Getting Started with AI on Jetson Nano

Jetson Nano는 이미지 분류, 객체 탐지, 세분화, 음성 처리와 같은 애플리케이션을 위해 여러 신경망을 병렬로 실행할 수 있습니다. 강의에서는 자신의 Jetson Nano에서 Jupyter iPython 노트북을 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 사용한 딥러닝 분류 프로젝트를 구축하는 방법을 배웁니다.

Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano

이 강의는 NVIDIA Jetson Nano 개발자 키트를 사용하여 인공 지능 기반 비디오 이해력을 구축하는 방법을 소개합니다. NVIDIA DeepStream SDK를 사용하여 지능형 비디오 분석(IVA) 애플리케이션을 처음으로 소개하는 플랫폼을 경험할 수 있습니다.

Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes

본 강의에선 RAPIDS를 사용하여 CPU 기반의 데이터 과학 워크플로우를 가속화하는 방법을 배웁니다. NVIDIA RAPIDS는 많은 기존 데이터 과학 작업을 코드 변경 없이 GPU 가속화할 수 있는 원활한 경험을 제공합니다. 이 과정을 통해 참가자들은 CPU 기반의 데이터 과학 워크플로우를 가속화하기 위해 RAPIDS를 사용하는 방법을 배우게 됩니다.
NVIDIA의 이러한 교육 제공은 AI 기술의 이해와 접근성을 높이며, 기술적 소양을 갖춘 더 많은 사람들이 프로그래밍 세계에 진입할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 "누구나 프로그래머가 될 수 있다"는 주장이 다소 과장되었을지라도, 기술 교육의 장벽을 낮추는 중요한 단계입니다.
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