MathWorks 、NVIDIA Deep Learning Instituteと提携 MATLABの新しいディープラーニングコースを提供

MathWorks は本日、NVIDIA Deep Learning Instituteと共同で開発した総合的なトレーニングコース「MATLAB によるディープラーニング」を発表しました。この2日間のコースは、2020 年末までは、講師によるオンライン形式と、自己学習によるオンデマンド形式の両方で提供されます。コース修了後は、画像分類、自律システム、音声認識、オブジェクト検出などの一般的なアプリケーションに、GPUで高速化した MATLABのディープラーニングの手法を適用できるようになります。詳細は、MATLAB によるディープラーニングのコーススケジュールをご覧ください。

MathWorksは、数十年に及び、複雑なエンジニアリング プロジェクトをサポートしてきた経験に基づき、AI駆動システム構築のための総合的なプラットフォームを提供しています。GPU Coderは、ディープラーニング、組み込みビジョン、および自律システムのための最適化されたCUDAコードをMATLABコードから生成します。これにより、開発者はNVIDIA GPUで効率的に実行されるソリューションを構築することができます。さらに、GPUによって最適化されたAIおよびHPCソフトウェアのハブである NVIDIA GPU Cloud(NGC)のMATLABコンテナーは、NVIDIA GPUを使用する完全なディープラーニング ワークフローを提供して、ノード全体のパフォーマンスをスケールアップするためのニューラル ネットワークのトレーニングを加速します。

MathWorksのMATLABマーケティング ディレクターであるDavid Richは次のように述べています。「NVIDIA Deep Learning Instituteは、実践的なトレーニングを開発しており、ディープラーニングなどの新しい手法を使用した複雑な問題を解決する方法を紹介する上で、重要な役割を果たしています。このコースは、ディープラーニングへの実践的なアプローチを提供し、NVIDIAユーザーが試行錯誤を短縮し、製品と開発時間の要件を満たすソリューションに辿り着けるよう設計されています。」

また、NVIDIAのシニアディレクター兼開発者プログラムのグローバルヘッドである Will Ramey氏は次のように述べています。「NVIDIA GPU を使用したMATLABによるディープラーニングのコースへの関心が高まっています。NVIDIA GPUの性能を迅速かつ簡単に適用してニューラル ネットワーク トレーニングを加速する方法を学ぶことで、アプリケーション開発のプロセスが合理化され、より迅速な導入と開発時間の短縮が可能になります。」