러닝, 또는 머신러닝으로 GPU의 CUDA 코어를 이용한 병렬컴퓨팅을 구현하려고 할 때
C로도 가능한가요? (당연히 가능하겠지만)
파이썬을 주로 사용하는데 이유가 뭘까요?
(추측컨데 수많은 지원 라이브러리나 환경이 대부분 파이썬 환경 인 것 같긴 합니다만. 이쪽은 문외한이라 ㅠㅠ)

==> CUDA core 사용한 병렬 컴퓨팅은 CUDA C 라는 NVIDIA에서 제공하는 언어를 사용하게 되구요, 사실상 C라고 보시면 됩니다 ㅎㅎ..
파이썬을 주로 사용하는 이유는 편해서지요. 환경은 C로도 다 있다고 보시면됩니다. 가져다 쓰기 편해서 파이썬을 쓸뿐.

C를 어느정도 하는 학생이 있다고 가정할 때
C를 활용한 딥러닝을 배우는 게 낫나요? (이게 GPU의 병렬컴퓨팅이 C의 MPI 활용과는 다른건가요)
아님 파이썬이라는 언어를 새로 배워서 딥러닝을 하는게 낫나요?
==> C를 어느정도 하는 학생이라면 파이썬 배우는데 오래 걸리지 않습니다. 저같은 경우는 파이썬도 쓰고 C 도쓰고 다 쓰네요.. 딥러닝 업무를 하다보면요. 모두가 그러신건 아니겠지만 저같은 경우는 파이썬은 실험을 할때 주로 씁니다. 중간과정을 보고싶다거나 할때요.

요지는 이번에 새로 GPU서버를 구축해서
학생들에게 좀 더 나은 연산 환경을 구축해주는 게 목적인데
학생들이 기존에 C만 사용해서 연산을 돌리곤 했습니다.
==> C를 안다면 CUDA Computing 아는것도 쉬울거라고 생각합니다. 파이썬은 뭔가 라이브러리만 가져다 쓰는 느낌이라면 CUDA C 를 직접 사용할줄안다면 컴퓨팅의 근본에 다가가는 느낌이 없지않아요.

그런데 지금 GPU를 구축했어도 아마 기존 방식대로라면 GPU의 코어는 사용하지 못하고
계속 CPU만 활용할 텐데 그래서
새로 강좌를 알아봐주려고 생각하고 있습니다.
==> C로 딥러닝을 가르친다하더라도 CUDA C는 필수라고 생각합니다... 그러면 GPU core를 안쓸리는 없겠지용

이때 기존에 C를 했으니 C를 활용한 GPU 딥러닝 강좌를 알아봐주는 게 나을까요?
아니면 파이썬을 이용한 딥러닝 강좌를 알아봐주는 게 나을까요?
==> C를 했으니 CUDA C와 파이썬 병행하는게 맞지않을까 싶습니다. 제가 초보 개발자이지만 둘다 씁니다. 아마 대부분이 둘다 쓸거라고 생각해요~

짧은 식견으로는 (참고로 전 프로그램은 젬병입니다.)
우선 많은 딥러링 관련 라이브러리가 파이썬으로 나와 있고 잘 구축되어 있어서
파이썬강좌를 알아보는게 맞을 것 같은데
학생들이 파이썬을 전혀 못한다는 가정하에 우선 파이썬 초급강좌부터 개설해야 하는 문제가 있어서
(이게 어느정도 수준인지를 모르겠습니다.)
==> Python은 C를 안다면 배우는데 어렵지 않습니다. 어떤 라이브러리에 어떤 함수를 어떻게 쓰면 어떤 결과를 얻을수 있다! 이게 Python이라고 생각합니다.
짧은 식견이지만 CUDA C와 Python 병행하시는게 어떨지... 생각합니다.

저도 잘 알지는 못하지만...

일단 딥러닝 관련 개발환경이 파이썬 기반으로 된 경우가 많습니다. 프로그래밍이 아닌 딥러닝 수업을 하려는 환경이라면 제 생각엔 파이썬으로 하는게 맞습니다. 말씀하신 대로 여러 서적도 그렇고 논문도 그렇고 대부분 파이썬 기반입니다. GPU의 경우 CUDA를 할 줄 알 필요는 없을것 같고요. 그냥 인터넷 보고 환경 구축만 잘 하면 각 딥러닝 개발환경에서 알아서 GPU를 씁니다.

위에 Ukzya님처럼 현업이시면 또 다른 문제겠지만 단순히 수업용이고 Deep Learning 알고리즘 자체가 목적이라면 파이썬을 안 배웠더라도 파이썬 기반으로 하세요. 다만 목적이 딥러닝 자체가 아니라 딥 러닝을 더 최적화해서 빨리 계산할 수 있는 시스템을 구축하고 개발하는 것이라면 C 언어 쪽도 같이 고려 하시는 것도 좋을 것 같습니다.