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NVIDIA 培訓(xùn) | 報(bào)名 AI 培訓(xùn)班前沿實(shí)戰(zhàn)課程:大語(yǔ)言模型與 AI 智能體

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由 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心(DLI)舉辦的 NVIDIA AI 培訓(xùn)班近期發(fā)布大語(yǔ)言模型(LLM)與 AI 智能體系列實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)開放報(bào)名,歡迎開發(fā)者、技術(shù)負(fù)責(zé)人、研究人員和高校師生、企業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)報(bào)名,共同探索前沿 AI 技術(shù),掌握大語(yǔ)言模型增強(qiáng)、多模態(tài)智能體構(gòu)建及代理式 AI 應(yīng)用,推動(dòng)業(yè)務(wù)落地、科研創(chuàng)新與人才培養(yǎng)。

NVIDIA AI 培訓(xùn)班熱門課程推薦

大語(yǔ)言模型與 AI 智能體

課程 1:《為大語(yǔ)言模型添加新知識(shí)》

開課時(shí)間:2025 年 12 月 11 日

課程簡(jiǎn)介:將開源 LLM 轉(zhuǎn)化為領(lǐng)域定制的 AI 資產(chǎn)。

學(xué)習(xí)目標(biāo):

  • 使用 NVIDIA NeMo Curator 篩選高質(zhì)量數(shù)據(jù)并生成合成數(shù)據(jù)
  • 借助 MMLU、LLM-as-a-judge 和 NeMo Evaluator 嚴(yán)格評(píng)估 LLM 表現(xiàn)
  • 使用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練 (CPT) 向 LLM 注入領(lǐng)域知識(shí)
  • 使用有監(jiān)督微調(diào) (SFT) 教授模型新技能并完成任務(wù)定制
  • 通過直接偏好優(yōu)化 (DPO) 讓模型在風(fēng)格、語(yǔ)氣、安全性方面符合人類偏好
  • 結(jié)合 TensorRT-LLM 和 NeMo,使用量化、剪枝、知識(shí)蒸餾等技術(shù)壓縮并優(yōu)化模型部署效率
  • 將定制流程應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問題,完成端到端工作流
  • 使用的工具、庫(kù)和框架:Python, NVIDIA NeMo, NVIDIA TensorRT-LLM, Docker, MLflow
  • 查看課程詳情,請(qǐng)點(diǎn)擊并訪問鏈接:為大語(yǔ)言模型添加新知識(shí) | NVIDIA

課程 2:《使用多模態(tài)模型構(gòu)建 AI 智能體》

開課時(shí)間:2026 年 1 月 8 日

課程簡(jiǎn)介:構(gòu)建理解視頻、圖像、PDF 文檔等多模態(tài)內(nèi)容的智能體,實(shí)現(xiàn)視頻問答、實(shí)時(shí)視頻摘要等行業(yè)應(yīng)用。

學(xué)習(xí)目標(biāo):

  • 不同的數(shù)據(jù)類型及如何使其適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 模型融合,以及早期融合、晚期融合和中期融合的區(qū)別
  • 使用 OCR 進(jìn)行 PDF 提取
  • 模態(tài)和智能體編排的區(qū)別
  • 使用視頻搜索和摘要(VSS)定制 NVIDIA AI Blueprints
  • 使用的工具、庫(kù)和框架:PyTorch, CLIP
  • 查看課程詳情,請(qǐng)點(diǎn)擊并訪問鏈接:使用多模態(tài)模型構(gòu)建 AI 智能體 | NVIDIA

課 3:《使用大語(yǔ)言模型構(gòu)建代理式 AI》

開課時(shí)間:2026 年 1 月 29 日

課程簡(jiǎn)介:學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)各種環(huán)境并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的智能體。利用 LangGraph 和 NVIDIA NIM 等框架,您將構(gòu)建能進(jìn)行深度思考、長(zhǎng)遠(yuǎn)推理、內(nèi)容管理和實(shí)時(shí)操作的智能體。

學(xué)習(xí)目標(biāo):

  • 理解 LLM 的優(yōu)勢(shì)和局限性,以及為什么基于智能體的范式能在現(xiàn)代軟件生態(tài)中增強(qiáng)其能力
  • 學(xué)習(xí)如何生成結(jié)構(gòu)化輸出,以支持機(jī)器可解析的函數(shù)調(diào)用或 API 集成
  • 探索檢索機(jī)制和知識(shí)圖譜,以獲取領(lǐng)域知識(shí)
  • 使用 LangGraph 等框架,嘗試多智能體協(xié)作調(diào)度
  • 實(shí)現(xiàn)具有彈性的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)飛輪(Flywheels),以支持面向生產(chǎn)環(huán)境的部署
  • 使用的工具、庫(kù)和框架:Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, LangChain, LangGraph
  • 查看課程詳情,請(qǐng)點(diǎn)擊并訪問鏈接:使用大語(yǔ)言模型構(gòu)建代理式 AI | NVIDIA

NVIDIA AI 培訓(xùn)班近期課程安排

  • 2025 年 12 月 11 日:為大語(yǔ)言模型添加新知識(shí)
  • 2026 年 1 月 8 日:使用多模態(tài)模型構(gòu)建 AI 智能體
  • 2026 年 1 月 29 日:使用大語(yǔ)言模型構(gòu)建代理式 AI

新課持續(xù)發(fā)布,敬請(qǐng)關(guān)注

如何報(bào)名

  • 復(fù)制并訪問鏈接:2025 NVIDIA AI 培訓(xùn) - AI 課程正在招生中 | NVIDIA選擇課程并點(diǎn)擊“立即報(bào)名”。

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