6 月 14 日至 15 日，在德國柏林舉行的 WearedDevelopers 世界大會 大會上，親自加入 NVIDIA 演講者的行列。在兩天多的時間里，該活動將開發者世界聚集在一起， 200 多名演講者和 5000 多名開發者為展會增光添彩。
來自 GitHub 、 Google 和 Stripe 等公司的演講者和思想領袖將討論許多開發人員主題。從編程語言和框架到 DevOps 和容器，再到機器學習和智能設備，每個開發人員都有一個會議。
看看 WearedDevelopers 世界大會日程安排 。
向 NVIDIA 專家學習
以下是 NVIDIA 專家將在會議上談論的內容預覽。
圖形神經網絡：炒作的背后是什么？
第 5 階段| 6 月 15 日星期三|上午 9:50 – 10:20 。
Ekaterina Sirazitdinova ， NVIDIA 數據科學家
圖形神經網絡（ GNN ）是一種人工智能模型，旨在從圖形所描述的非結構化數據中獲取見解。對于不同的領域和行業， GNN 找到了合適的應用，如分子分析、藥物發現、股市發展預測、熱力學分析，甚至人腦建模。與傳統的 CNN 不同， GNN 解決了在不規則域中處理數據的挑戰。
在本次演講中，葉卡捷琳娜將對 GNNs 背后的理論進行介紹性概述，深入研究 GNNs 非常適合的問題類型，并討論將非結構化問題建模為各級分類或回歸的幾種方法。
通過仿真工作流增強基于 AI 的機器人技術
第 5 階段： 6 月 15 日星期三上午 11:50 –下午 12:20 。
Teresa Conceicao ， NVIDIA 高級解決方案架構師
隨著人工智能和以數據為中心的世界不斷發展，機器人將變得更加智能、靈活和健壯。然而，隨著這些新范式的出現，出現了一些挑戰。人工智能機器人需要數據、訓練、測試以及大量的數據。獲取真實數據可能成本高昂且費力，在真實世界中的培訓無法擴展，為困難的用例找到真實場景幾乎是不可能的。雖然測試周期很耗時，并且會減慢開發迭代。
在本課程中， Teresa 將介紹仿真如何在實現基于 AI 的機器人方面發揮關鍵作用，以及如何開始使用 NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA ISAAC 平臺增強 AI 工作流。
自然語言處理：改變我們告訴機器我們想要他們做什么的方式
會議期間按需提供
Adam Grzywaczewski ， NVIDIA 高級深度學習數據科學家
軟件開發過程涉及使用正式編程語言（如 C ++或 Python ）描述所需的功能。 NLP 的最新進展使我們更接近一個不再需要正式編程語言的點，它可以被程序行為的純文本描述所取代。此功能的早期示例可以在 GitHub coPilot 中看到。
在這次演講中， Adam 將討論 NLP 的最新突破及其成功的原因。他將關注人工智能的進步如何改變 NLP 模型的軟件開發過程，以學習新的、以前看不見的任務。最后，他將分享如何使用 NVIDIA 威震天 LM 等工具構建 GPT-3 等 SOTA NLP 模型并將其部署到生產中。
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