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NVIDIA 推出免費 AI 線上課!精選 8 個給你,讓你技能值大提升!

TechOrange 科技報橘

更新於 03月28日11:32 • 發布於 03月27日00:00 • 廖紹伶
NVIDIA 推出免費 AI 線上課!精選 8 個給你,讓你技能值大提升!

AI 浪潮襲來,提升自身技能是不被 AI 取代的方法之一。如果你想要學習 AI,或許可以考慮直接和 AI 巨頭 NVIDIA 學!

NVIDIA 深度學習機構(DLI)平台提供 AI 與加速運算的實作訓練課程,包含實體研討會、線上付費與免費課程等不同學習資源,專為開發人員、資料科學家與研究人員設計。目前,DLI 網站共有 16 門免費線上課程,而線上課程平台 Coursera 也可以找到 NVIDIA 推出的免費 AI 線上課程。

以下精選 NVIDIA 8 堂 AI 免費線上課程,讓你循序漸進、技能值點好點滿!

1. 生成式 AI 解說

生成式 AI 解說」(Generative AI Explained)是 NVIDIA 近期上線的免費課程,透過這門課,你可以學習到 NVIDIA 如何定義生成式 AI,並解釋生成式 AI 的工作原理。課堂也將讓你學習如何描述不同的生成式 AI 應用,以及解釋生成式 AI 的挑戰和機會。

課程時間長度 2 小時,共有 5 個小節,每個小節都附有小測驗,讓你了解自己的學習成效。除此,也有課程講義可參考。這門課只要具備機器學習和深度學習概念,非常適合初學者參加。

2. 在 10 分鐘建構大腦!

在 10 分鐘建構大腦!」(Building A Brain in 10 Minutes)是 NVIDIA 的長青課程,課程時間 10 分鐘。你可以在這門課學到神經網路怎麼透過資料學習,以及了解神經元背後的數學和科學。NVIDIA 表示,這門課適合任何人,但如要更充分運用這門課,建議具備 Python 的基本概念,並瞭解如何計算線性迴歸。

3. 用 RAG 增強你的 LLM

RAG (Retrieval-Augmented Generation,檢索增強生成)是一種架構,讓開發者不用重新訓練模型,用外部資料來源就可以優化 LLM (大型語言模型)的輸出。

NVIDIA 「運用 RAG 增強你的大型語言模型」(Augment your LLM Using RAG)課程,可以讓你學到 RAG 的基礎概念、RAG 的檢索過程,讓你知道如何將外部資料與 LLM 整合、如何確保檢索到的資料是相關的等等。課程時間長度 1 小時。

4. 用 LLM 打造 RAG 代理

用 LLM 打造 RAG 代理」(Building RAG Agents with LLMs),也是 NVIDIA 最新的免費課程之一。根據 NVIDIA,AI 最近的強大發展來自基於檢索的 LLM 系統普及,雖然這能讓工作任務更輕鬆,但需要對 LLM 進行大量查詢,以及高效施作。

因此,這門課程將協助你探索 LLM 和向量資料庫的可擴展部署策略。第二,讓你認識微服務、如何在微服務之間工作,以及如何發展自己的微服務;第三,讓你透過 LangChain 應用框架嘗試開發對話管理和文件檢索方案;第四,透過先進模型進行實作,並了解框架探索明確的後續步驟。這門課總共 8 小時,適合熟悉 LLM 和周圍組合框架、有 Python 中階經驗的人。

5. 資料中心的 AI

資料中心的 AI」(Introduction to AI in the Data Center)雖然不在 NVIDIA DLI 平台上,但已在 Coursera 平台吸引近 7 千人上課。這門課可以帶你了解 AI、機器學習、GPU 架構、深度學習框架,和在本地或雲端資料中心部署 AI 工作負載的注意事項。課程共 5 小時,適合無經驗的初學者。

6. 不須變更程式碼,就能加速資料科學工作流程

在各產業,資料科學需要快速有效地處理大量數據,背後的工作負載也需要加速,以確保即時得到結果、提高整體生產力。

NVIDIA 的免費課程「不須變更程式碼,就能加速資料科學工作流程」(Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes),可以了解統一 CPU 和 GPU 工作流程的對於資料科學工作帶來的好處;了解如何不用變更程式碼,就能藉由 GPU 加速不同的資料處理和機器學習工作流程;實際體驗 GPU 加速的工作流程可以減少多少處理時間。

7. Jetson Nano 的 AI 入門

Jetson Nano 是 NVIDIA 專為開發者、學習者打造的小型 AI 電腦,可同時執行多個神經網路,適合應用於影像分類、物體偵測、分割和語音處理。NVIDIA 的免費課程「Jetson Nano 的 AI 入門」(Getting Started with AI on Jetson Nano),可以協助學員在自己的 Jetson Nano 上使用 Jupyter iPython 筆記本,實際建立具有電腦視覺模型的深度學習分類項目。

這門課總長 8 小時,提供證書認證,需要注意的是這門課需要實作,要準備好相關硬體。

8. 在 Jetson Nano 的邊緣端建造影像人工智慧應用程式

在 Jetson Nano 的邊緣端建造影像人工智慧應用程式」(Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano)課程也有提供證書。你可以在這門課學到建立用於影像處理的 DeepStream pipelines、處理多個視訊串流、使用替代推理引擎,例如 YOLO。

這些課程僅是探索 AI 世界的管道之一,隨著 AI 不斷重新定義我們所處的世界,保持學習的動能,將能幫助我們應對當前時代的複雜和變動。

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:NVIDIA 1NVIDIA 2Dev Communitytechovedas。首圖來源:NVIDIA

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