从电子商务到医疗健康再到农业，几乎各行各业的企业都开始采用了人工智能，这是因为企业开始意识到人工智能确实能够助力他们更好地服务客户，提高运营效率，并在竞争中获得优势。
然而，构建人工智能解决方案却并不简单。对于数据科学家和开发者，有些工具能够助力其化繁为简，让他们获益匪浅。
NGC 是 NVIDIA 的 GPU 优化 AI 软件中心，NGC 旨在实现简化并加速人工智能开发的目标。
在即将于 4 月 12 日至 16 日举办的 GTC 大会上，专家们将为与会者提供各类技术讲座及座谈会问答，为人工智能领域的新手以及正在使用 NGC 目录寻求 AI开发加速工具的人士提供帮助，NGC 目录包括：
- AI 容器：经优化后可加快人工智能 / 机器学习训练和推理的速度
- 预训练模型：可为构建自定义模型奠定基础
- 面向特定行业的人工智能软件开发套件：可将应用转变为人工智能应用
- Helm 图表：可提供一致且更快速的部署
- 集合：囊括了各种用例所需的所有软件
欢迎参加以下 GTC 大会讲座，了解如何运用 NGC 中的 NVIDIA 人工智能软件来构建解决方案。
借助 NVIDIA NGC 加速人工智能工作流程
本场会议将带您了解如何使用 NGC 目录（包括 Jupyter 笔记本）中的工具来构建对话式人工智能解决方案，以便该流程在离线后也可进行。届时，本场会议也会介绍在人工智能开发过程中使用 NGC 软件的诸多好处。
构建声似您自己的文字转语音服务
本场会议将使用由 NVIDIA Research 借助 NVIDIA 人工智能软件开发的预训练模型，以构建一个针对表达性言语的 TTS 模型。这一模型可以过语音样本进行微调，并针对其他演讲者演讲风格的可变性进行改制。会议所提供的工具让开发者能够根据其语音和风格创建模型，使 TTS 服务声似自己！
大规模交通视频流分析
本场会议将演示如何使用 TAO 工具包和预训练模型来构建计算机视觉模型，并在基于 NVIDIA A100 GPU 的单一 AWS 实例上，对 1,000 多个实时视频流进行推理。
行业专家探讨容器安全性和最佳实践
安全性是企业最关心的问题，随着容器部署成为主流，这一点也愈加重要。一组由安全领域专家组成的座谈小组将围绕一系列相关问题展开探讨，包括开发者在开发过程中应注意的常见陷阱，数据中心、云和混合云环境中的安全趋势，以及 DevSecOps 和 IT 团队应该如何鼓励开发者在开发过程中集成安全功能，以确保安全和合规的应用。
部署计算和软件资源，仅需两个命令，即可在 Azure Machine Learning 中运行基于最新 GPU 的人工智能/机器学习应用
本场会议将演示如何使用 RAPIDS 构建出租车费预测应用，并展示如何使用多个 Azure 虚拟机，以自动设置 DASK 集群来支持大型数据集，将数据装入 Dask 调度程序和工作程序，部署 NGC 中的 GPU 优化 AI 软件，对模型进行训练，然后对出租车费做出预测。
通过智能和自动化资源选择，克服HPC应用通信瓶颈
在多 GPU 系统上运行时，由于资源选择效率低下，会导致 GPU 与 GPU 之间的通信不畅，因此许多 HPC 应用的性能也可能会受到影响。本场会议将介绍一种名为 NVTAGS 的新工具，该工具会建议有效的 GPU 分配以及 CPU / NIC 相似性设置，以加速提升应用性能。
人工智能驱动型产品周期的成功要素
了解屡获殊荣的应用 FaceTune 的开发商 Lightricks 如何定期向数百万客户提供最先进的人工智能解决方案，以及有效的的机器学习框架和管线如何助力研究部门的工作取得成效。在本场会议，Lightricks 还将展示如何高效地使用计算资源（主要围绕混合式本地和多云 NVIDIA GPU），以及如何最大化地利用提供商的软件（例如 NGC）。