Desde el martes 24 de marzo el evento digital ayuda a miles de profesionales a aprender nuevas habilidades en Inteligencia Artificial (IA), Ciencia de Datos, Deep Learning y Computación de Alto Rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés).
Hace sólo tres semanas, se anunciaron planes para poner GTC on-line debido a la crisis COVID-19.
Desde entonces, un pequeño ejército de investigadores, socios, clientes y empleados de NVIDIA ha trabajado de forma remota para producir GTC Digital, que comienza esta semana.
El GTC presencial generalmente incluye cientos de horas de charlas, presentaciones y conversaciones en un evento de cinco días en San José, Cal.
"El objetivo con GTC Digital es llevar algunos de los mejores aspectos de este evento a una audiencia global y hacerlo accesible durante meses", mencionó Marcio Aguiar, Gerente de NVIDIA Enterprise Latinoamérica.
Cientos de speakers, entre los científicos y investigadores más talentosos y experimentados del mundo, aceptaron participar. Además de las pláticas hands-on y las sesiones de capacitación dirigidas por un instructor, que requieren una tarifa nominal, se podrá de llevar este contenido a la comunidad global sin costo alguno. Y se han incorporado nuevas plataformas para facilitar la interacción.
Se proporcionarán reembolsos para los que compraron un pase GTC 2020 presencial, y esos boletos se han convertido en pases digitales GTC Digital. Los titulares de pases sólo necesitan iniciar sesión con las credenciales de GTC 2020 para comenzar. Cualquier otra persona puede asistir con registro gratuito.
La mayoría del contenido digital de GTC es para una audiencia técnica de científicos de datos, investigadores y desarrolladores. Pero también se ofrecerán pláticas de alto nivel y podcasts acerca de diversos temas, incluidas las mujeres en ciencia de datos, IA para negocios e IA responsable.
GTC Digital
Las siguientes actividades serán eventos virtuales que se llevarán a cabo a una hora específica (se recomienda inscripción anticipada). Los participantes podrán interactuar en tiempo real con los presentadores.
Sesiones de entrenamiento de pago:
- 25 de marzo al 2 de abril: Siete workshops de día completo dirigidos por un instructor, acerca de ciencia de datos, deep learning, CUDA, ciberseguridad, IA para mantenimiento predictivo, IA para detección de anomalías y vehículos autónomos. Cada workshop de día completo cuesta: $79.00 usd.
- 6 al 10 de abril: Quince sesiones de capacitación de 2 horas que se llevarán a cabo sobre diversos temas, incluidos vehículos autónomos, CUDA, IA conversacional, ciencia de datos, inferencia de deep learning, análisis de video inteligente (IVA), imágenes médicas, sistemas de recomendación, capacitación de deep learning a escala, y utilizando contenedores para HPC. Cada sesión de dos horas dirigida por un instructor cuesta $39.00.
Sesiones de entrenamiento gratis:
- 24 de marzo al 8 de abril: Seminarios web en vivo, diecisiete sesiones de 1 hora, acerca de diversos temas, que incluyen ciencia de datos, inteligencia artificial conversacional, Edge computing, Deep learning, IVA, máquinas autónomas y más. Los seminarios web en vivo se convertirán en contenido on-demand y se publicarán dentro de las siguientes 48 horas.
·- 25 de marzo al 10 de abril: Conectarse con expertos: treinta y ocho sesiones de 1 hora, donde los participantes pueden platicar uno a uno con expertos de NVIDIA para obtener respuestas en un aula virtual. Los temas incluyen AI conversacional, sistemas de recomendación, capacitación de deep learning y desarrollo de vehículos autónomos.
Las siguientes actividades estarán disponibles on-demand gratis:
Platicas grabadas: más de 150 presentaciones grabadas con expertos de empresas líderes de todo el mundo, que hablan sobre una variedad de temas como: visión de cómputo, Edge computing, IA conversacional, ciencia de datos, CUDA, gráficos y ray tracing, imágenes médicas, virtualización, clima modelado y más.
Demostraciones tecnológicas: presentaremos increíbles videos de demostración, narrados por expertos, destacando cómo las GPU NVIDIA están acelerando los flujos de trabajo creativos, permitiendo el análisis de conjuntos de datos masivos y ayudando a avanzar en la investigación.
Podcast de IA: durante las próximas cuatro semanas se publicarán varias entrevistas de media hora con líderes de IA y computación acelerada. Entre ellos: Kathie Baxter, de Salesforce, sobre IA responsable; La profesora de Stanford University, Margot Gerritsen, sobre mujeres en ciencia de datos y cómo la ciencia de datos se cruza con la IA; Ryan Coffee, del Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC, sobre cómo el Deep learning está avanzando en la investigación de la física; y Richard Loft, del Centro Nacional de Investigación Atmosférica, sobre cómo la IA está ayudando a los científicos a modelar mejor el cambio climático.
Posters: una galería virtual de más de 140 posters de investigadores de todo el mundo que muestran cómo están resolviendo problemas únicos con las GPU. Los solicitantes de registro podrán contactar y compartir comentarios con los investigadores.
Para los Einsteins y Da Vincis de estos tiempos:
El mundo enfrenta desafíos extraordinarios ahora, y los científicos, investigadores y desarrolladores enfocados en resolverlos necesitan herramientas y tecnología extraordinarias. El objetivo de NVIDIA con GTC siempre ha sido ayudar a los desarrolladores líderes del mundo, los Einsteins y Da Vincis de este tiempo, a resolver desafíos difíciles con el computo acelerado. Y ese sigue siendo el objetivo con GTC Digital.
Ya sea que se trabaje para una pequeña empresa o una gran empresa, en el sector público o privado, donde sea que , alentan a participar y ojalá puedan asistir a GTC Digital.
Acerca de NVIDIA:
La invención de la GPU de NVIDIA (NASDAQ: NVDA) en 1999, provocó el crecimiento del mercado de juegos de PC, redefinió los gráficos modernos y revolucionó la computación paralela. Más recientemente, el aprendizaje profundo de GPU encendió la Inteligencia Artificial moderna, la próxima era de computo con la GPU, actuando como el cerebro de las computadoras, los robots y los automóviles autónomos que pueden percibir y comprender el mundo. Más información en http://nvidianews.nvidia.com/.
Contacto de Prensa:
Flor Carreño.
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Fuente original: Comunicae.es.
