nvidia free aiコースは、生成AIをすばやく習得するのに役立ちます！あなたがAI愛好家、開発者、テクノロジーエクスプローラーであろうと、Nvidiaの新しい無料のAIコースが選択されます。
このコースは完全に無料で、料金はありません。AI、機械学習、エッジコンピューティングでの実践的なスキルトレーニングを提供しています。このコースでは、画像分類、回帰分析、Jetson Nano Development KitのAIシステムの構築など、幅広いトピックをカバーしています。この記事では、2025年の9つの強制コースに焦点を当て、AI学習の旅を開始するのに役立ちます。
2。データサイエンスワークフローを加速します
Rapidsを使用して、CPUベースのデータサイエンスワークフローを加速することを学びます。
リンク： https：//www.php.cn/link/df46e19efffe9c4cd3e8808359aa8c8a pic.twitter.com/urojwlz79x
- マイク（@michxlai）2025年1月7日
目次
- AIを開始します
- データサイエンスワークフローを加速します
- 生成AI詳細な説明
- 10分で脳を構築します
- ラグでLLMを強化します
- LLMを使用してRAGプロキシを構築します
- 推奨システムをマスターします
- 大規模な画像分類を実行します
- ビデオAIアプリケーションの構築
- 要約します
Jetson NanoでAIを始めます
コースの目的： NVIDIA Jetson Nanoを使用して分類されたデータセットとモデルを構築およびトレーニングすることにより、AIの基本をマスターします。このコースでは、Jetson Nano Development Kitのセットアップ、データの収集、および機械学習モデルの列車のセットアップ方法について説明します。
学習の理由：初心者に非常に適したこのコースでは、AIの概念を紹介し、エッジコンピューティングで実践的な経験を提供します。
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ゼロコードの変更により、データサイエンスのワークフローをスピードアップできます
コースの目的： GPUを活用してデータの前処理、機械学習、データの視覚化を加速することにより、データサイエンスワークフローをスピードアップする方法を学びます。
学習上の理由： CPUベースのタスクをGPUに転送します。これにより、コンピューティング時間を大幅に節約し、生産性が向上します。
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生成AI詳細な説明
コースの目的：コアの概念、アプリケーション、課題など、生成AIの世界を探索します。このテクノロジーが世界中のすべての産業の影響をどのように形成するかを学びます。
学習の理由：生成AIの影響と可能性を理解します。
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10分で脳を構築します
コースの目的：ニューラルネットワーク開発の生物学的動機と、これらのロジックがAIシステムの成長にどのように変換されるかを理解します。
学習の理由： AIの起源と神経科学とのつながりに関する独自の視点から学ぶ。
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検索エンハンスメントを使用して、LLMを強化します
コースの目的：検索強化（RAG）および大規模な言語モデルの機能を理解します。応答を改善するために関連情報を取得するシステムを構築することを学びます。
学習理由： RAGベースのシステムの基本的な知識を習得します。
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LLMを使用してRAGプロキシを構築します
コースの目的：実際のシナリオでAIエージェントを展開することを学びます。このコースでは、ぼろきらベースのプロキシシステムを構築するエンドツーエンドのプロセスをカバーしています。
学習理由： LLMを実用的なアプリケーションと統合する方法を理解してください。
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推奨システムをマスターします
コースの目的： NVIDIAデータサイエンスの専門家が採用した高度な推奨システム戦略を理解してください。
あなたが学ぶ理由： eコマースとコンテンツプラットフォームで最も人気のあるスキルの1つをマスターします。
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大規模な画像分類を実行します
コースの目的： NVIDIAの最先端のツールを使用して、大規模な画像分類の問題を解決するための高度なテクノロジーについて学びます。
学習の理由：実用的なアプリケーションを使用して、コンピュータービジョンスキルを向上させます。
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Jetson NanoのエッジエッジビデオAIアプリの構築
コース目的： NVIDIA Deepstream SDKを使用してアプリケーションの作成をマスターして、ビデオストリームを効果的に注釈および処理します。
学習する理由：ビデオ分析、スマートシティ、セキュリティ、メディアの重要な領域を理解してください。
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要約します
Nvidiaは長い間、生成AIの分野で主要なプレーヤーでした。すべての革新的なGPUチップをサポートするGPUチップの開発から、LLMおよびエージェントインフラストラクチャの発売まで、この分野のさらなる開発をサポートするエージェントインフラストラクチャまで、NVIDIAは大規模な技術を開発しました。現在、無料のコースを使用して、世界中の学習者が生成AIの波に参加するのを支援する学習を民主化することを計画しています。
また、最も高度な無料AIコースのいくつかを提供しています。詳細については、Analytics Vidhya Free Coursesをご覧ください。
以上がトップ9無料NVIDIA AIコースの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。
