1.1萬
當前越來越多的企業(yè)將AI應用到業(yè)務中，但過程中也受到專業(yè)技能缺乏、數(shù)據(jù)不足以及開發(fā)周期較長等問題的困擾。NVIDIA為解決這個問題，推出了新的TAO”道”框架來簡化AI 工作流，達到縮短時間、降低成本的效果。NVIDIA 五年來投入了數(shù)億個 GPU 計算小時來完善和調(diào)試了上千個預訓練模型（PTM，包括計算機視覺、對話式 AI 、乃至自然語言理解等等），這些高精度模型在NGC（英偉達GPU云）上有詳盡的介紹并且提供免費下載和使用。TAO提供了遷移學習工具箱Transfer Learning Toolkit（TLT），使得開發(fā)者可以在本地利用已有的數(shù)據(jù)集，簡化數(shù)據(jù)準備過程、加速模型訓練，從而更快速得到企業(yè)自己的模型。TAO也支持聯(lián)邦學習，保證不同地點的開發(fā)者安全地協(xié)作。TAO提供了TensorRT模塊，它根據(jù)模型運行的的目標系統(tǒng)，對模型進行參數(shù)的調(diào)整從而使其達到最小規(guī)模與最高精度的最優(yōu)化平衡，同時采用Triton 推理服務器（Triton Inference Server），使得用戶都可以選擇最佳配置將任何架構和框架的模型來部署到目標CPU和GPU上。大道至簡，NVIDIA TAO簡化了AI工作流程，搭建了奔向企業(yè)AI的快車道。
直播亮點：
-NVIDIA TAO簡化了AI工作流程，搭建了奔向企業(yè)AI的快車道
-NVIDIA Pre-trained Models, Transfer Learning Toolkit 3.0, Deepstream 6.0, TensorRT 8.0 等
直播干貨：
本次Webnair將詳細介紹NVIDIA TAO的模塊和相關案例，包括NVIDIA GPU Cloud （NGC）上的預訓練模型（Pre-trained Model)，遷移學習工具 Transfer Learning Toolkit, 新的推理優(yōu)化和部署工具 TensorRT 8.0 和 Triton 等。
適宜人群：
注重人工智能算法與應用快速落地的開發(fā)者和管理者。
直播時間：2021/08/05? 14：00
張軼博?
NVIDIA開發(fā)者擴展總監(jiān)
張軼博博士現(xiàn)任英偉達中國區(qū)開發(fā)者拓展總監(jiān)，主要負責工業(yè)、電力與零售等行業(yè)AI應用落地與算力支持。
2013年博士畢業(yè)于清華大學電機系。2013年畢業(yè)后任職于ABB（中國）有限公司，先后任ABB中國研究院Principal Scientist，R&D Manager，以及ABB未來實驗室Department Manager等職務，帶領團隊完成了2019年進博會與工博會上展出的垃圾分類機器人系統(tǒng)。2020年加入英偉達。
預約報名：32G-U盤*5/智能時鐘*5/10元京東卡*5
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NVIDIA是加速計算的先驅(qū)——加速計算是計算機圖形、高性能計算和人工智能交叉領域的一種超強計算。GPU的發(fā)明推動了PC游戲市場的發(fā)展。今天，加速計算正在重塑交通、醫(yī)療健康、制造業(yè)等價值數(shù)萬億美元的行業(yè)，并培育剛剛生根的新興行業(yè)。
