NVIDIA 培训 | 10 门免费课程，深度学习基础入门和专项提升

• 课程涵盖的技术：PyTorch、Keras、Pandas

• 课程证书：通过课件中的评估测试，系统自动生成证书

• 学习目标：

• 学到训练深度学习模型所需的基础技能和工具

• 了解 常见的深度学习数据类型和模型架构

• 通过数据增强优化数据集，提高模型精准度

• 通过模型间的迁移学习，用较少的数据和计算量获得高效的结果

• 利用先进的深度学习框架自信地运作自己的项目

• 课程涵盖的技术：PyTorch、Deep Graph Library

• 学习目标：

• 图的重要概念

• 如何将神经网络应用于图

• 图神经网络的各种应用

• 如何构建和高效训练基于 GNN 的模型

• 课程涵盖的技术：NVIDIA DeepStream、NVIDIA TAO Toolkit、NVIDIA TensorRT

• 课程证书： 通过课件中的评估测试，系统自动生成证书

• 学习目标：

• 将视频 AI 分析的应用、剖析以及面临的挑战概念化

• 使用硬件加速组件构建视频流的分析工作流

• 使用 NVIDIA 的预训练推理模型部署交钥匙型的视频 AI 应用程序

• 应用迁移学习来开发自定义视频 AI 模型，并配置以实现最佳性能

• 衡量和提升视频 AI 应用性能

  
  

• 课程涵盖的技术：NVIDIA Triton

• 学习目标：

• 将基于多种框架的神经网络部署到实时 Triton 服务器上

• 使用 Prometheus 测量 GPU 使用率和其他指标

• 发送异步请求以最大化吞吐量

• 课程涵盖的技术：NVIDIA Modulus

• 学习目标：

• 使用 Modulus API

• 使用 Modulus 解决数据驱动和物理驱动的问题

• 利用 Modulus 提供的技术解决从深度学习到建模多物理场仿真系统的问题

• 课程涵盖的技术：DriveWorks

• 学习目标：

• 在 DriveWorks 中使用传感器抽象层（SAL）和传感器生命周期管理

• 为 LIDAR 或 RADAR 等传感器实现自定义插件

• 在开发主机上部署一个工作的自定义传感器插件

• 使用主机上的传感器重放记录验证自定义传感器插件

• 探索在目标设备上部署自定义插件的理论步骤

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课程 1 - 6 任意领取一门

• 新注册 NVIDIA 开发者账号的用户 ，扫描如下二维码或点击文末 “阅读原文” ，点击页面 “新用户领取福利课程” ，注册流程中可 免费选择一门 。

• 课程配有代码实验环境， 电脑端 学习体验更佳。

• 课程涵盖的技术：PyTorch、 NVIDIA Jetson Nano

• 课程证书： 通过课件中的评估测试，系统自动生成证书

• 学习目标：

• 安装 Jetson 和相机

• 为分类模型采集图像数据

• 为回归模型注释图像数据

• 基于您的数据训练神经网络，以创建模型

• 课程涵盖的技术：NVIDIA DALI、NVIDIA TAO Toolkit、NVIDIA TensorRT、NVIDIA Triton Inference Server

• 课程证书： 通过课件中的评估测试，系统自动生成证书

• 学习目标：

• 采用计算机视觉方法监测自然灾害风险

• 通过硬件加速工具，高效处理大型卫星图像数据

• 应用迁移学习以经济高效地构建深度学习分割模型

• 构建端到端深度学习工作流，实现近实时的分析

• 利用基于深度学习的模型推理来检测和响应洪水事件

  
  

• 课程涵盖的技术：TensorFlow

• 学习目标：

• 对比图像分割与其他计算机视觉问题进行比较

• 使用 TensorFlow 工具如 TensorBoard 和 TensorFlow Keras Python API 进行实验

• 学习实现有效的模型性能评估指标

• 课程涵盖的技术：NVIDIA Morpheus AI Framework、NVIDIA Triton

• 学习目标：

• 理解 NVIDIA Morpheus 敏感信息检测的概念

• 使用 NVIDIA Morpheus 进行敏感信息检测

• 了解网络安全行业专家使用 NVIDIA Morpheus 的经验

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• 扫描如下二维码 ，选择课程并点击 “开始学习” 。

• 大部分课程配有代码实验环境， 电脑端 学习体验更佳。

  
  

• 9 月 19 日：构建基于大语言模型（LLM）的应用

• 10 月 10 日：高效定制大语言模型（LLM）

• 10 月 24 日：构建大语言模型 RAG 智能体

• 11 月 07 日：构建基于扩散模型的生成式 AI 应用

• 11 月 21 日：构建基于大语言模型（LLM）的应用

• 12 月 05 日：高效定制大语言模型（LLM）

• 12 月 19 日：构建大语言模型 RAG 智能体

• 1 月 09 日：利用提示工程构建大语言模型（LLM）应用（新课程）

新课持续发布，敬请关注！

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