2024年您不能错过的10门英伟达人工智能课程

你知道英伟达提供GenAI课程和培训，对于想在人工智能领域深入研究的任何人来说，这绝对是一个改变游戏规则的机会吗？

无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，NVIDIA的课程将为您提供在快速发展的人工智能领域中保持领先地位所需的技能。

如果您已经准备好提升您的人工智能水平，以下是您不能错过的10门课程：

1. 生成式人工智能解释

探索生成式人工智能世界，并掌握机器如何从数据中创建新内容。从基本原理到最新应用，这门课程对于理解这一激动人心的技术所带来的挑战和机遇至关重要。

你将会学到什么：

• 生成式人工智能是如何工作的。
• 不同行业中的实际应用。
• 挑战和潜在未来发展。

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2. 开始深度学习

学习深度学习的基本概念，通过使用PyTorch和卷积神经网络(CNNs)进行实践体验。非常适合那些希望深入了解数据增强、迁移学习和自然语言处理的人。

您将学到什么：

• PyTorch基础。
• 迁移学习技术。
• 自然语言处理和卷积神经网络。

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3. 使用大型语言模型(LLMs)构建RAG代理。

深入研究RAG代理商与LLM，探索神经网络的复杂运作方式。本课程适用于对驱动人工智能决策的数学基础感兴趣的任何人。

你将学到什么:

• 神经网络如何利用数据做出决策。
• 神经元工作背后的数学原理。

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4. 在Jetson Nano上开始学习AI.

这门课程专注于为NVIDIA的Jetson Nano配置真实世界的人工智能项目。无论您是在处理图像分类还是情感检测，您将学习从硬件设置到构建您自己的深度学习模型的一切。

你将学到什么:

• 设置和配置Jetson Nano。
• 使用卷积神经网络进行图像分类和情绪检测。

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5. 使用LLaMA-2进行快速工程化

学习如何利用LLaMA-2和HuggingFace来优化您的AI提示工程策略。这门课程对于那些希望最大限度发挥大型语言模型的潜力的人来说是必不可少的。

你将会学到什么：

• 使用LLaMA-2进行高级提示工程。
• 将HuggingFace集成到您的工作流程中。

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6. 数据中心中的人工智能

了解人工智能如何改变数据中心，从机器学习工作流到GPU架构。这门课程将使您具备在大型基础设施上实现人工智能的知识。

你将学到什么：

• 数据中心和云中的人工智能，机器学习和深度学习。

了解计算平台和云转换。

管理基础设施和工作调度，以提高人工智能效率。

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7. 零代码更改加快数据科学工作流程

学习如何GPU加速数据处理和机器学习工作流程，无需编写一行代码。这对于寻求更快速和高效工作流程的数据科学家来说是完美的。

你将学到什么：

• 统一的CPU和GPU工作流程。
• 加速数据处理和机器学习，无需更改代码。

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8. 加速端到端数据科学工作流程

使用NVIDIA的GPU加速技术来掌握端到端的数据科学工作流程。这门课程适用于希望加快数据准备和机器学习模型开发的专业人士。

你将学到什么:

• GPU加速数据准备。
• 应用XGBoost和cuML算法以获得更快的结果。

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9. 使用CUDA Python进行加速计算的基础知识

深入学习CUDA Python的世界，了解GPU加速编程的最佳实践。本课程将帮助您解锁CUDA在人工智能和计算项目中的全部潜力。

你将学到什么：

• CUDA Python与Numba。
• CUDA 编程的一般实践。

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10. 图神经网络介绍

发现图神经网络（GNNs）的强大能力，并学习如何将它们应用于各种人工智能应用程序。 本课程深入介绍了GNNs，并帮助您有效地构建和训练自己的模型。

你将学到什么:

• 人工智能图表的关键概念。
• 如何构建和训练图神经网络模型。

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准备好在2024年提升你的人工智能技能了吗？

NVIDIA的自主学习课程提供无与伦比的机会，帮助您加深人工智能技能，让您领先于竞争对手。无论您是否从零开始或想要提升技能，这10门课程都提供完美的学习路线图。点击此处了解更多信息：https://learn.nvidia.com/

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