从原理到代码：在零售、制造、物流、机器人等行业场景中使用 NVIDIA Jarvis
目标受众：
在今年 NVIDIA 的线上 GTC 大会上，NVIDIA 全新发布了针对对话式 AI 的应用框架 Jarvis。该框架使企业能够根据自身所处行业、产品和客户的特点，使用视频和语音数据构建最为先进的定制化对话式 AI 服务。
随着居家办公、远程医疗和远程学习的快速兴起，对于能够保持人们工作效率和联系的客户支持、实时转录、视频通话摘要等定制化语言型 AI 服务的需求也随之激增。
为了能够为客户提供个性化的交互式体验，企业需要使用针对自身产品和客户需求的数据训练其语言型应用。但从头开始构建一项服务需要深厚的 AI 专业知识、大量数据和计算资源来训练模型，以及能够使用新数据对模型进行定期更新的软件。
NVIDIA Jarvis 通过为对话式 AI 提供端到端的深度学习方案来解决这些难题。该产品包括先进的深度学习模型，例如用于自然语言理解的NVIDIA Megatron BERT 等。企业可以使用 NVIDIA NeMo，基于他们自己的数据对这些模型进行进一步的微调，使用 TensorRT 进行推理优化，并且使用 NGC 上的 Helm Charts 在云和边缘进行部署。
本次研讨会我们会针对 NVIDIA Jarvis 的基本特性做一些详细分享，我们将关注如何在 IVA 相关行业如零售、制造、物流等行业中快速应用Jarvis 为广大开发人员和产品经理构建对话式 AI 应用，并讲解此类应用使用 Jarvis 及 NVIDIA 其他软件框架如 TensorRT 如何释放 NVIDIA GPU 的强大功能。
在本次网络研讨会中，您将学习：
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Jarvis 框架详解
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Nemo 及相关预训练模型
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基于 ASR/NLP/TTS 的需求在 Jarvis 框架下如何快速搭建 pipeline
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Q&A
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主讲人
齐家兴
NVIDIA 系统架构师
博士毕业于德国亚琛工业大学，具有多年高性能计算与深度学习领域从业经验。目前专注于智能语音领域算法与应用研究，及其面向英伟达 GPU 的高效训练与推理解决方案。
邓妍蕾
NVIDIA 数据科学家
专注于语音识别和自然语言处理领域的算法研究和解决方案。
 "Add Presenter 3's Title (ex: CMO, ABC Company)")
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Add Presenter 3's Bio (2-3 Sentences)
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主办方
