自从人工智能一夜之间火了之后，英伟达这家公司也伴随着人工智能的浪潮成为了业界炙手可热的宠儿，原因无他，皆因这家公司产出的高性能GPU能够显著提高目前在人工智能领域举足轻重的深度学习的效率和性能。之所以GPU在深度学习领域得到广泛的使用，要归功于GPU可以高效地处理矩阵乘法和卷积的天然优势——GPU的设计初衷本来就是为了这些计算而来——而深度学习需要进行大量的矩阵乘法和卷积。
得益于英伟达GPU的快速发展，深度学习在图像识别、自然语言识别、医疗健康、人脸识别、自动驾驶等领域得到了广泛的应用和发展，而掌握深度学习技能的技术人员成为了市场上各厂商争相争夺的人才，深度学习相关技术人员的薪资也呈现出水涨船高之态。
正因为如此，许多学生、IT从业人员、企业技术人员甚至一些人工智能零基础人员也想涉足深度学习领域，以获得进入这个高速发展行业的机会。不过，很多人却苦于入行无门，不知该从何入手。而据IDC预测，至2020年，至少80%的应用都和AI相关。全世界的研发人员、数据科学家和研究人员都迫切需要能够获得基于最新的人工智能技术和工具的实用性培训。
为了帮助更多的人能够更好的学习到人工智能和深度学习相关知识，获得相关技能，英伟达专门建立了DEEP LEARNING INSTITUTE（DLI，深度学习学院），为期望使用深度学习和加速计算解决全球最具挑战性问题的学生、开发者、数据科学家和研究人员提供动手实验培训，以帮助他们学习深度学习相关知识，获取相关技能。
选择DLI的理由与其他的深度学习培训需要搭建实验环境，以及主要教授概念，实际应用缺乏不同。DLI通过随时随地的自学式在线学习和讲师指导式的课程，教授学员如何将深度神经网络整合至各种应用领域的工具和服务之中，以及使用NVIDIA CUDA和OpenACC优化代码性能。
需要强调的是几点，其一，DLI中的培训全部来自英伟达原厂的培训教材和应用实例，培训平台也是采用的英伟达GPU云，因此，学员获得的将是英伟达原厂的知识技能以及原厂的实验环境，所以，学员们能够更好的掌握英伟达芯片在深度学习方面的特性，从而能够更好的在实际应用中发挥英伟达的GPU在性能方面的优势。其二，所有培训课程中的动手实验部分，都是来自于实际的应用场景，解决的都是现实中存在的问题，因此，实用性极强。其三，所有培训课程都是基于最新的AI框架, 深度学习软件和GPU技术，因此适用性也很强。其四，课程适合从零基础到初、中、高级的各类人群，因此具有很强的广泛性。其五，所有的课程都有详细的文字示例说明，非常适合初学者学习（wsdpd这样的菜鸟都能轻松上手，制作出自己的图像识别模型）。最后，所有培训的老师都经过了严格的标准考核认证，在质量上有非常可靠的保证。
DLI的课程设置DLI的课程分为通用基础课程和专业应用领域课程两部分，通用基础课程包含计算机视觉、场景内容生成、自然语言处理等内容，专业应用领域课程包括医疗医学影像分析和基因组研究、自动驾驶汽车感知、智能视频分析、机器人、数字内容生成、加速计算、金融交易策略等内容，学员可以通过在线自学（www.nvidia.cn/DLIonline，24*7小时随时随地学习）、讲师指导的培训班（由DLI认证讲师教授半天、一天、多日 课程可选）、行业大会（GTC 大会、其他相关行业大会）三种途径进行学习。
目前，许多大型企业，如Adobe、阿里巴巴、IBM、思科、百度、腾讯、SAP、美国国立卫生研究院（NIH）等已经开始通过DLI对其相关员工进行培训， 英伟达目前也与众多的行业伙伴、框架组织以及哈佛大学、加州大学、亚利桑那州立大学、香港科技大学等十多所大学合作，共同提供培训项目。DLI在中国的合作伙伴，目前包括腾讯、丽台科技、阿里云：
（1） 腾讯：NVIDIA基于腾讯云GPU平台提供DLI课程；双方还将合作开发针对人工智能研究的全新培训内容。
（2） 阿里云：联手阿里云大学以及云栖社区，推出人工智能相关在线培训，并合作开发针对人工智能领域的培训内容，为NVIDIA DLI及阿里巴巴大学提供更多内容支持。
（3） 丽台科技：丽台科技DLI认证讲师将在全国举办公开及闭门研讨会，开展动手实验培训。
重点来了，为了更好的帮助中国学生、开发者、研究人员更好的学习深度学习课程，英伟达特别推出了中文版课程，而且第一课《通过 DIGITS 进行图像分类》是免费的，课程地址请点击这里，这可是价值30美金的课程，大家千万不要错过！