我们整理了GTC2022精彩讲座预告，欢迎大家报名参加
01
通过智能空间获取基础设施的价值 [A41168]
智能空间的出现对包括人工智能、视频分析和边缘计算在内的下一代技术的需求产生了冲击波。智能空间背后的理念是确保社区和工人的安全，同时提高运营效率，释放现有基础设施的财务优势。这不再是未来的概念——借助强大的 AI 加速视频分析平台和端到端解决方案，智能空间就在今天。听听那些接受将物联网数据转化为有价值的解决方案的领导者。我们将分享在机场、城市、道路、体育场馆和运营技术中植入智能空间的示例。
时间：Thursday, Sep 22/12:00 AM - 12:50 AM CST
02
使用 NVIDIA TAO 简化 AI 模型 [A41172]
初创公司或大型企业的开发人员正在使用预训练模型上的迁移学习来更快地创建 AI 模型，同时减少编码和数据集需求。了解如何在没有任何 AI 专业知识的情况下创建和部署定制的、生产就绪的视觉 AI 和对话式 AI 模型。您将率先了解 NVIDIA TAO 工具包的最新更新，包括基于转换器的新模型、与 Google Colab 的集成以及加速模型训练和优化的新功能。本次会议适合所有技术水平的开发人员，并将有易于理解的演示。
时间：Tuesday, Sep 20/2:00 AM - 2:50 AM CST
03
关于使用 DeepStream 实现并行管道的所有信息 [A41173]
NVIDIA DeepStream 是为所有 NVIDIA 平台（从边缘到云）创建和部署视觉 AI 应用程序的最快方式。在本次会议中，所有技术级别的开发人员都将了解 DeepStream 如何帮助他们加快开发速度并加快产品上市时间。我们将演示如何利用 DeepStream 的最新模型和插件为特定市场创建和优化现成的参考应用程序。我们将向您展示如何根据您的特定需求扩展参考应用程序，并分享最大化应用程序性能的最佳实践。最后，我们将分享 DeepStream SDK、开发者资产等的最新更新。
时间：Tuesday, Sep 20/3:00 AM - 3:50 AM CST
04
使用 Metropolis 微服务轻松跨多个摄像头跟踪对象 [A41369]
为智能空间提供感知通常需要将视觉 AI 应用于覆盖多个物理区域的多个摄像头。无论是监控仓库中的包装货物还是街道上的车辆，在这些物体在摄像机视图中移动时准确、一致地跟踪它们至关重要。我们将展示如何使用 NVIDIA Metropolis 微服务（一组容器化微服务和应用程序，使开发人员能够构建复杂的云原生解决方案）轻松实现对象的多摄像头跟踪和重新识别。我们将构建一个示例无摩擦零售应用程序，其中自动计费需要标记匿名的个人客户并跟踪他们在商店和多个摄像头视图中的移动。我们将展示如何快速利用一套基于 NVIDIA SDK 的微服务，并以前所未有的速度部署这个复杂的参考应用程序。
时间：Thursday, Sep 225:00 AM - 5:50 AM CST
05
数据昂贵且不断变化时的视觉 AI [A41174]
构建视觉 AI 应用程序以识别大量类或在不断变化的环境中工作对任何开发人员来说都是一项重大挑战。即使是最好的开发团队，对广泛的训练数据集和频繁的模型改进的需求也会使他们脱轨。我们将展示如何利用 Metropolis 微服务和参考应用程序为此类场景快速构建和部署应用程序。我们将专注于具有典型挑战的零售自助结账用例，例如识别许多训练数据有限的产品，并在添加新产品和包装时改进应用程序。我们将探索系统如何通过利用预训练模型、自我标记的数据管道和少量学习架构来持续适应有限的新数据，通常无需重新训练。
时间：Thursday, Sep 221:00 AM - 1:50 AM CST
06
加速工业自动化：将 AI 带入功能安全 [A41108]
功能安全已经存在多年，它定义了一个流程，以确保机器安全功能正常工作，或者它们可以以安全的方式失效。随着工业 4.0、自动化和机器人技术的兴起，当今的工厂越来越多地拥有更多的电子控制设备以及必须与人类并肩工作的自主机器。因此，越来越需要了解我们如何结合人工智能、边缘计算和功能安全原则来建造具有最高安全标准的未来工厂。
我们将介绍：
• 如何在自动驾驶汽车等领域实施功能安全，以及我们可以为工业自动化带来哪些经验教训；
• 边缘计算在实时推理中的作用，实现预防和主动安全；
• 将安全验证和认证引入模拟和数字孪生的重要性。
时间：Thursday, Sep 224:00 AM - 4:50 AM CST
07
端到端智能工厂 AI 应用：从模型开发到部署 [A41137]
边缘计算方兴未艾，物联网、5G、人工智能结合成完美风暴。虽然许多组织对构建智能商店、工厂、医院等的可能性感到兴奋，但这些环境对于部署人工智能应用程序来说可能是极具挑战性的。虽然边缘人工智能仍处于早期阶段，但一些组织已经开始走上这条道路，并在此过程中吸取了宝贵的经验教训。在本次会议中，Aetina 将谈论他们的边缘 AI 之旅以及他们获得的宝贵见解、他们从概念验证到生产必须克服的障碍，以及实现这一目标的一些关键工具和技巧 可能的。
时间：Thursday, Sep 223:00 AM - 3:50 AM CST
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