Nach Abschluss können Ingenieure, Wissenschaftler und Forscher GPU-beschleunigte Deep-Learning-Verfahren in MATLAB auf gängige Anwendungen wie Bildklassifizierung, autonome Systeme, Spracherkennung und Objekterkennung anwenden. Termine und Orte sind im Kursplan für Deep Learning mit MATLAB zu finden.

MathWorks bietet eine umfassende Plattform für den Aufbau KI-gesteuerter Systeme, die auf der jahrzehntelangen Unterstützung komplexer technischer Projekte basiert. GPU Coder erzeugt aus MATLAB-Code optimierten CUDA-Code für Deep Learning, Embedded Vision und autonome Systeme, wodurch Entwickler Lösungen erstellen können, die effizient auf NVIDIA-GPUs laufen. Darüber hinaus bietet ein MATLAB-Container von NVIDIA GPU Cloud (NGC), einem Hub für GPU-optimierte KI- und HPC-Software, einen vollständigen Deep Learning Workflow, der NVIDIA-GPUs verwendet, um das Training neuronaler Netze zu beschleunigen und die Leistung über Knoten hinweg zu steigern.

"Das NVIDIA Deep Learning Institute spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung praktischer Schulungen und bei der Demonstration neuer Techniken wie Deep Learning, um komplexe Probleme zu lösen", so David Rich, Director, MATLAB Marketing, MathWorks. "Dieser Kurs bietet einen praktischen Ansatz für Deep Learning, der NVIDIA-Anwendern hilft, Ansätze schnell zu iterieren und zu einer Lösung zu gelangen, die den Anforderungen an Produkte sowie an die Markteinführung entspricht."

"Das Interesse am Kurs 'Deep Learning with MATLAB' mit NVIDIA-GPUs ist stark gestiegen", so Will Ramey, Senior Director und globaler Leiter der Entwicklerprogramme bei NVIDIA. "Zu lernen, wie man schnell und einfach die Leistung von NVIDIA-GPUs zur Beschleunigung des Trainings von neuronalen Netzen einsetzt, rationalisiert den Prozess der Anwendungsentwicklung und ermöglicht eine schnellere Bereitstellung und Markteinführung."