NVIDIA принимает заявки на участие в годовой программе исследований в области ИИ AI Research Residency

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


2018-11-05 05:07

ИТ-гиганты

NVIDIA пригласила кандидатов наук в смежных с исследованием ИИ областях оставить заявку на участие в программе AI Research Residency. Отобранные кандидаты будут в течении года работать над проектом в области машинного обучения с одним из ИИ-специалистов компании. NVIDIA планирует найти заинтересованных в области машинного обучения людей и ускорить процесс исследований. Заявки принимаются до 7 декабря 2018 года.

Программа AI Research Residency

NVIDIA принимает заявки учёных с образованием или опытом исследований в областях математики, физики, обработки сигналов, статистики, нейронаук и информатики. Для попадания в программу требуются:

  • демонстрация знаний в одной из перечисленный областей;
  • наличие научной публикации;
  • хорошие навыков общения;
  • опыт написания кода на языках Python, Matlab и C/C++;
  • плюсом будет знание фреймворков машинного обучения, таких как PyTorch или TensorFlow;
  • опыт в машинном обучении как плюс.

Полный список требований AI Research Residency к специалисту опубликован на сайте. В случае успешного прохождения программы компания готова нанять учёного. Успешные работы будут представлены на конференциях NIPS, CVPR, ICLR и ICML.

NVIDIA обладает большими мощностями для исследований. В октябре 2018 года компания представила открытую платформу GPU-ускорения RAPIDS. Она необходима для обработки больших массивов данных и машинного обучения и создана на основе архитектуры CUDA. Согласно заявлениям представителей компании, использование RAPIDS с алгоритмом машинного обучения XGBoost даёт 50-кратное увеличение производительности по сравнению с системами на базе CPU.


Источник: tproger.ru

Комментарии: