NVIDIA深度学习培训中心(DLI)实战培训

20+门免费课程汇总,覆盖四大技术领域,快速入门AI热点技术和开发技能

DLI在线自主培训价值600元课程免费学

定制化学习路径,按需选择课程,高效规划开发技能提升路径

NVIDIA培训和认证

参加NVIDIA认证解锁新机遇面向开发者和IT专业人员

验证技能,脱颖而出,发展职业生涯

使用RAG增强大语言模型入门(中文免费)快速理解“检索增强生成”(RAG)的基本概念和检索过程,及NVIDIAAIFoundations和构成RAG模型的组件。

利用提示工程构建大语言模型(LLM)应用使用由开源Llama-3.1大语言模型驱动的NVIDIANIM和当前流行的LangChain库,学习使用提示工程一系列基本技能,以用于构建基于LLM的应用。

NVIDIAOmniverse开发者资源中心访问新的Omniverse开发者资源中心,了解如何通过构建扩展程序、连接器和应用,帮助壮大生态系统。

TheGraphicsCodex探索GraphicsCodex,一个重要的数字参考和学习资源,包括在3D计算机图形领域的学术参考,如方程、概念和符号。

新书:LearningDeepLearning(了解深度学习)阅读NVIDIAMagnusEkman推出的这本新书,开启深度学习之旅。深入研究神经网络、计算机视觉、自然语言处理和使用TensorFlow的Transformer的理论和实践。

2024NVIDIAAI培训班

实战开发技能|实时讲师授课|实验用GPU|实名NVIDIA证书

真实应用场景|实时GPU开发环境|全球培训证书

-三星电子,制造技术中心,学习与发展主管,HyunkooKwak

NVIDIADLI培训帮助我一直处于所在领域的前沿。积极性十足的学员们和知识渊博的讲师,不仅能丰富学识,还带来了非常愉快的学习体验。课程中的实例(与我的需求)关联度都很高,今后几年我会继续参加!

-ThreatConnect,高级数据科学家,JohnSnyder

我的团队觉得这次培训十分成功。讲座和实验充满启发,乐趣无穷。讲师也非常优秀!

-ING德国公司,数据科学技术主管,TimothéeCarayol

德勤致力于立足AI创新前沿,与客户共同创新,并加速他们应用AI的进程。NVIDIADLI与我们共同规划了课程体系,旨在满足AI专业人士和项目的需求。利用这些课程,我们能够利用NVIDIADGX系统自身的强大功能来探索AI新用例。

–ChristineAhn,DeloitteConsultingLLP主管兼NVIDIAAlliance首席商务官

NVIDIADLI提供的深度学习基础课程,为KENET旗下很多大学的教职人员获取这一重要领域的先进技能,提供了一个非常棒的机会。这次培训采用讲师指导的方式,内容严谨、简洁、全面且深入,是非常实用的深度学习课程。我期待着本次培训能催生新的研究领域和应用。

-肯尼亚国家研究与教育网络,KENET执行董事,MeoliKashorda博士

NVIDIADLI构建了出色的云端训练环境,还安排了深度学习和CUDA专家实时授课。我们的团队不仅能够学习理论,更能亲手实践代码练习,获取实战经验,从而有助于团队更深入透彻地掌握这个主题。我们的团队非常喜欢这个课程。

获取专业技能跟随行业技术专家,学习聚焦当下新技术的课程,快速获取开发技能和经验。

灵活学习方式随时随地学习在线自主培训课程,或参加线上或线下的有讲师指导的培训班。

行业标准的工具和框架利用被广泛应用的、符合行业标准的软件、工具和框架,获取可复制的经验。

广泛行业应用学习构建适用机器人、自动驾驶、制造、金融和医疗等行业的深度学习、加速计算和加速数据科学应用。

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根据您的企业的特定目标和学习需求,我们提供全面的DLI培训服务,可以有效提高在AI、数据科学和加速计算领域的技能和经验,助力AI应用场景落地,提升企业竞争力。

使用NVIDIANIM大规模部署RAG工作流4学时|中文|90美元|NVIDIANIMs、Kubernetes、Helm、Grafana、Prometheus

10学时|中文|免费|NVIDIADALI,NVIDIATAOToolkit,NVIDIATensorRT,andNVIDIATritonInferenceServer

8学时|中文|收费培训|Python,PyTorch,HuggingFace,Transformers,LangChain,LlamaIndex

8学时|中文|收费培训|Python,PyTorch,NVIDIANeMoFramework,GPT,LLaMA,HuggingFace

高校老师可以申请成为NVIDIADLI校园大使,为在校师生免费教授DLI课程和使用配套实验环境;以及免费下载NVIDIA教学套件,轻松扩展您的授课内容,和免费获取DLI在线自主培训课程资源。

按需选择课程,从基础到进阶,系统化提升端到端开发能力。

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DLI在世界各地与行业合作伙伴一起,开发DLI课程和交付讲师指导的培训班

THE END
1.人工智能学习框架分类及特点初步成型:2010年左右,Theano成首个流行深度学习框架,开启GPU加速先河。 蓬勃发展:2015 - 2016年间,TensorFlow和PyTorch相继发布,前者由Google推出,后者源于Facebook,二者分别凭借强大计算能力和动态图机制成为业界宠儿。 多样化发展:2017年后,Keras凭借易用性崭露头角,PaddlePaddle等国产框架也开始崛起。 https://blog.csdn.net/noboxihong/article/details/144401134
2.深度学习轻量级神经网络模型,嵌入式微小设备也能实时检测然而,这些网络虽然具有深度上下文理解,但计算要求非常高,因此需要消耗数百瓦特功率的强效和昂贵硬件,使其不适合大多数IoT处理器。这促使学者们提出使用模型量化方法来实现移动和低功耗嵌入式设备上的微机器学习(TinyML)。虽然轻量级神经网络的进步使得在图像分类等任务上取得了很大的进展[11],最近开始在简化目标检测任务上https://blog.51cto.com/u_15671528/12791754
3.在线深度学习:在数据流中实时学习深度神经网络机器之心与经常在浅层神经网络中最优化一些凸性目标函数的传统在线学习(例如,线性的/基于核的假设)不一样的是,在线深度学习(ODL)更加具有挑战性,因为深度神经网络中的目标函数的优化是非凸的,而且常规的反向传播在实际过程中也不能很好地奏效,尤其是在线学习的设置中。在这篇论文中,我们提出了一种新的在线深度学习框架,https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-12-30
4.国产开源深度学习框架,深度学习,简单开发3分钟看懂旷视深度学习框架MegEngine 立即观看 MegStudio 在线深度学习开发平台 MegStudio基于-MegEngine框架,提供高级免费算力、 模型库、公开项目与数据集、在线模型开发环境 开始使用 MegEngine 深度学习,简单开发 训练推理一体,缩短研发周期 超低硬件门槛,降低使用成本 https://megengine.org.cn/
5.武汉大学智能遥感解译LuoJiaNET框架与LuoJiaSET样本库正式上架武汉大学在国家自然科学基金委重大研究计划集成项目的支持下,与华为MindSpore框架团队共同研发了全球首个遥感影像智能解译专用深度学习框架武汉.LuoJiaNET和业界最大遥感影像样本库LuoJiaSET,并在华为昇思社区上线。在中国科学院院士龚健雅教授指导下,项目组建了以胡翔云教授为项目负责人,张觅副研究员、姜良存副研究员分别为Luhttps://rsgis.whu.edu.cn/info/1252/10354.htm
6.百度飞桨能做什么百度飞桨平台功能介绍超大规模深度学习模型训练技术 飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术,领先其它框架实现了千亿特征、万亿参数、数百节点并行训练的能力,解决了超大规模深度学习模型的在线学习和部署难题,实现了超万亿规模参数模型的实时更新。此外,飞桨还覆盖支持包括模型并行、流水线并行在内的最广泛并行模式和加速策略,引领了大规模分布式https://shouyou.3dmgame.com/gl/232761.html
7.深度学习实战篇:12大深度学习开源框架汇总详解(上)在人工智能的浪潮中,深度学习作为核心技术之一,正在不断地推动科技地进步。 深度学习框架作为实现深度学习算法的工具,其重要程度不言而喻。完善、开源的框架社区生态,也为深度学习的研究和应用提供了强大的支持。 然而,面对众多的深度学习框架,如何选择一款最适合你的开源框架,成为每个深度学习开发人员的必经之路。 http://www.360doc.com/content/24/0807/08/50382475_1130659978.shtml
8.Tensorflow:实战Google深度学习框架(豆瓣)TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍https://book.douban.com/subject/26976457
9.主流深度学习框架CNTK在Azure GPU Lab提供了最高效的分布式计算性能。目前,CNTK对ARM架构的缺乏支持,限制了其在移动设备上的功能。 除了上述列出的深度学习框架之外,还有一些框架在下面的列表中。 随着深度学习框架的不断成熟,将会出现TensorFlow,Caffe 2和MXNet之间的竞争是预料之中的。https://cloud.tencent.com/developer/article/1464586
10.深度学习框架——Darknet·Taobotics通过视频的演示,我们可以了解到 Darknet 能够将图像上的物体选中并识别出来。本小节将介绍如何将开源项目深度学习框架 darknet移植到我们 handsfree ros机器人上,让我们的 handsfree ros 机器人通过摄像头完成简单的图像识别。 本文将简单的引导如何在我们的 handsfree ros机器人上使用 Darknet ,以及用下载好的模型来https://docs.taobotics.com/docs/handsfree/handsfree/Tutorial/Advanced/Object-Recognition/doc.html
11.什么是深度学习?MicrosoftAzure了解深度学习的定义、深度学习的用途及其工作原理。获取有关神经网络和 BERT NLP 的工作原理及其优点的信息。https://azure.microsoft.com/zh-cn/overview/what-is-deep-learning
12.深度学习平台KDL购买价格功能优势嘲案例深度学习平台KDL(Kingsoft Deep Learning)金山云为您提供深度学习平台服务,购买价格、功能优势、运用场景、案例文档、帮助您解决深度学习中的各类问题。https://www.ksyun.com/proservice/kdl
13.cubestudio开源云原生一站式机器学习/深度学习/大模型AI平台传统机器学习: ray-sklearn分布式, xgb单机训练推理 传统机器学习算法: ar/arima时间序列算法/random-forest/random-forest-regression/lr/lightgbm/knn/kmean/gbdt/decision-tree/pca/lda/catboost/xgb/超参搜索 分布式深度学习框架: tf/pytorch/mxnet/horovod/paddlejob/mindspore分布式训练 https://github.com/tencentmusic/cube-studio
14.彻底掌握ONNXRUNTIME框架深度学习模型部署看它!ONNXRUNTIME是主流的深度学习部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平台上加速推理,支持C++、Python、Java、C#、JS等不同语言SDK。C++版本安装包下载如下: 不同版本的ONNXRUNTIME安装文件下载地址: https://github.com/microsoft/onnxruntime/tags https://www.eet-china.com/mp/a340798.html
15.深度学习(Deeplearning)综述5. 通道剪枝(channel pruning):结构或非结构剪枝:deep compression, channel pruning 和 network slimming等; 在CNN网络中,通过对特征图中的通道维度进行剪枝,可以同时降低模型大小和计算复杂度,并且压缩后的模型可以直接基于现有的深度学习框架进行部署。 6. 权重稀疏化(weight sparsification):通过对网络权重引入稀疏性https://www.jianshu.com/p/c8a46f00b06d