前9個免費的NVIDIA AI課程

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。

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— Mike (@michxlai) 2025年1月7日

目錄

• AI入門
• 加速數據科學工作流程
• 生成式AI詳解
• 十分鐘構建大腦
• 使用RAG增強您的LLM
• 使用LLM構建RAG代理
• 掌握推薦系統
• 執行大規模圖像分類
• 構建視頻AI應用程序
• 總結

1. Jetson Nano上的AI入門

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。

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2. 零代碼更改即可加速數據科學工作流程

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。

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3. 生成式AI詳解

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。

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4. 十分鐘構建大腦

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。

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5. 使用檢索增強生成增強您的LLM

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。

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6. 使用LLM構建RAG代理

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。

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7. 掌握推薦系統

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。

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8. 執行大規模圖像分類

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。

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9. 在Jetson Nano上構建邊緣視頻AI應用程序

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。

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總結

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。

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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！