根據麥肯錫的一項研究，缺乏適當的技能是機構在采用人工智能的時候所面臨的最大障礙之一。

為了解決這一問題，NVIDIA深度學習學院（DLI）正在推出包括講師指導和自定進度在線課程在內的全新課程，以幫助開發人員和數據科學家通過深度學習和GPU加速計算解決現實挑戰。

NVIDIA深度學習學院的新動手AI課程于3月17日至21日在美國加利福尼亞州圣何塞舉行的GPU技術大會上啟動。本屆大會提供了超過75個講師指導的培訓課程，6個全天研討會，以及數十種自定進度的培訓——全部由運行在Microsoft Azure云中的NVIDIA GPU加速工作站提供支持。

“NVIDIA深度學習學院已經培訓了超過120,000名開發人員、研究人員和數據科學家，” NVIDIA開發者計劃副總裁Greg Estes介紹稱。 “現在，借助Microsoft Azure，我們將為更大的社區提供有關最新人工智能技術的培訓，讓盡可能多的開發人員隨時隨地訪問云中的優化軟件和GPU加速工作站。”

MicrosoftAzure營銷高級總監Talal Alqinawi表示：“我們與NVIDIA的合作將為全球更多開發人員帶來一系列深度學習學院內容。” “這將推進包括高端遠程可視化、深度學習和預測分析等方案在內的各種場景的創新。”

為了滿足對數據科學技能日益增長的需求，NVIDIA深度學習學院正在提供一個關于《使用RAPIDS加速數據科學工作流程》（Accelerating Data Science Workflows with RAPIDS）的在線自學課程。開發人員將學習如何使用關鍵機器學習庫來從頭開始編寫加速數據科學工作流程。這些庫包括cuDF（支持GPU的Pandas數據框架）和cuML（GPU加速機器學習算法）等。

另一個在線自學課程——《醫學應用中的深度學習數據科學工作流程》（Data Science Workflows for Deep Learning in Medical Applications），將教會開發人員如何在醫學成像數據集上使用數據處理技術和卷積神經網絡（CNN）。

這兩門課程已于3月17日開始在NVIDIA 深度學習學院的網站上向全球開發人員開放。

此外，NVIDIA 深度學習學院還通過講師指導的《機器人深度學習》（Deep Learning for Robotics）研討會擴展了其自主機器課程。該研討會探討了如何在NVIDIA Jetson上為嵌入式應用程序創建機器人解決方案，由NVIDIA 深度學習學院認證講師領導，并提供合格證書。

NVIDIA 深度學習學院在客戶所在地、NVIDIA硅谷總部以及主要行業會議上舉辦講師指導的研討會。從3月17日開始，您可以為團隊申請機器人研討會，或者在NVIDIA 深度學習學院網站上開始《使用DeepStream智能視頻分析的AI工作流程》（AI Workflows for Intelligent Video Analytics with DeepStream）的在線自學課程。