NVIDIA免費AI課程助您快速掌握生成式AI！無論您是AI愛好者、開發者還是技術探索者，NVIDIA全新推出的免費AI課程都將是您的理想之選。
課程完全免費，無需任何費用，並提供AI、機器學習和邊緣計算方面的實踐技能培訓。課程涵蓋圖像分類、回歸分析以及在Jetson Nano開發套件上構建AI系統等眾多主題。本文將重點介紹2025年9門必修課程，助您開啟AI學習之旅。
2. 加速數據科學工作流程
學習使用RAPIDS加速基於CPU的數據科學工作流程。
鏈接：https://www.php.cn/link/df46e19efffe9c4cd3e8808359aa8c8a pic.twitter.com/uROJWLz79X
— Mike (@michxlai) 2025年1月7日
課程目標： 通過使用NVIDIA Jetson Nano構建和訓練分類數據集和模型，掌握AI基礎知識。本課程將指導您學習如何設置Jetson Nano開發套件、收集數據以及訓練機器學習模型。
學習理由： 非常適合初學者，本課程介紹了AI概念，並提供了邊緣計算的實踐經驗。
點擊此處查看此NVIDIA免費課程。
課程目標： 了解如何利用RAPIDS（一套開源軟件庫）通過利用GPU加速數據預處理、機器學習和數據可視化來加快數據科學工作流程。
學習理由： 將基於CPU的任務轉移到GPU上，從而顯著節省計算時間，提高您的工作效率。
點擊此處查看此免費AI課程。
課程目標： 探索生成式AI的世界，包括其核心概念、應用和挑戰。了解這項技術如何重塑全球各行各業的影響。
學習理由： 了解生成式AI的影響和潛力。
點擊此處查看此課程。
課程目標： 了解神經網絡發展的生物學動機，以及這些邏輯如何轉化為AI系統的增長。
學習理由： 從獨特的視角了解AI的起源及其與神經科學的聯繫。
點擊此處查看此NVIDIA免費AI課程。
課程目標： 了解檢索增強生成(RAG) 和大型語言模型的功能。學習構建檢索相關信息以改進響應的系統。
學習理由： 掌握基於RAG的系統基礎知識。
點擊此處查看此NVIDIA課程。
課程目標： 學習在實際場景中部署AI代理。本課程涵蓋構建基於RAG的代理系統的端到端流程。
學習理由： 了解如何將LLM與實際應用相集成。
點擊此處查找此AI課程。
課程目標： 了解NVIDIA數據科學專家採用的高級推薦系統策略，包括在數據科學競賽中獲得頂級位置的技術。
學習理由： 掌握電子商務和內容平台中最受歡迎的技能之一。
點擊此處查看此免費AI課程。
課程目標： 通過使用NVIDIA最先進的工具，了解解決大規模圖像分類問題的先進技術。
學習理由： 使用實際應用增強您的計算機視覺技能。
點擊此處查看此課程。
課程目標： 掌握使用NVIDIA DeepStream SDK創建應用程序，以有效地註釋和處理視頻流。
學習理由： 了解視頻分析，這是智慧城市、安全和媒體領域的關鍵領域。
點擊此處探索此課程。
NVIDIA長期以來一直是生成式AI領域的主要參與者。從開發支持所有創新的GPU芯片，到推出將支持該領域進一步發展的LLM和Agent基礎設施，NVIDIA都已大規模開發了技術。現在，通過免費課程，它計劃使學習民主化，以幫助全球學習者加入生成式AI浪潮。
我們還提供一些最先進的免費AI課程——要了解更多信息，請查看Analytics Vidhya免費課程！
以上是前9個免費的NVIDIA AI課程的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
